机器学习自动调参数据集DS-Int-FLAML-LGBDataset-arabidopsisthalian
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，自动调参，数据集，梯度提升，LGB，自动化建模，算法优化，人工智能
数据概述： 该数据集为DS-Int-FLAML-LGB项目的一部分，主要记录了机器学习模型（特别是LGB模型）的自动调参过程和结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为近年（具体起始和结束年份不详）。
地理范围：数据覆盖了多个机器学习任务和场景，未限定特定地区。
数据维度：数据集包括模型调参过程中的超参数组合、训练损失、验证指标、模型性能评分等变量。还包括不同数据集上的交叉验证结果。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于FLAML（Fast and Lightweight AutoML）项目的公开测试数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习领域的自动调参研究、算法优化及模型性能评估等应用，尤其在自动化机器学习（AutoML）和LGB模型优化方面具有重要应用价值。
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：适用于机器学习自动调参、模型优化等学术研究，如调参策略比较、LGB模型性能提升等。
行业应用：可以为人工智能和数据分析行业提供数据支持，特别是在模型优化、自动化建模等方面。
决策支持：支持机器学习模型的性能提升和策略优化，帮助数据科学家和工程师制定更好的模型调参方案。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解自动调参、模型优化等技术。
此数据集特别适合用于探索机器学习模型自动调参的规律与趋势，帮助用户实现更高效的模型调优，提升模型性能和预测精度，为自动化机器学习和深度学习应用提供数据支持。
