机器学习预测概率与提交结果数据集MachineLearningPredictionProbabilityandSubmissionResultDataset-andrejsdunkels
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 预测概率, 模型评估, LightAutoML, 数据预测, 分类任务, 模型集成, 数据分析
数据概述：
该数据集包含由LightAutoML生成的预测概率和提交结果数据，记录了模型在特定分类任务上的预测表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型训练与评估的快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，属于通用机器学习模型评估范畴。
数据维度：数据集包括预测概率（pred_proba）和提交结果（submission）两类数据。pred_proba_DenceLight_LightAutoML_dsLightAutoMLlgb.csv文件包含模型对每个样本的预测概率值；oof_DenceLight_LightAutoML_dsLightAutoMLlgb.csv文件包含交叉验证的预测结果；submission_DenceLight_LightAutoML_dsAutoGluonlgb.csv文件包含了模型预测的类别标签和对应的ID。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和进一步的模型构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习模型评估、模型集成、概率校准等研究，以及对LightAutoML等自动化机器学习工具的性能分析。
行业应用：为数据科学和机器学习领域提供数据支持，尤其适用于模型预测结果的分析、优化和部署。
决策支持：支持数据驱动的决策，例如通过分析预测概率来评估模型的置信度。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的含义和应用。
此数据集特别适合用于分析模型预测的准确性、探索不同模型之间的差异，并用于优化模型性能。
