决策树模型训练时长预测元数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：元学习,决策树,算法配置,模型训练时长,特征工程,预测,机器学习,Sklearn,Meta-Feature
数据概述：
本数据集是一个元数据集，旨在预测在不同算法配置下，使用Scikit-learn（Sklearn）库构建的决策树模型的训练时长。数据集基于pymfe（Python Meta-Feature Extractor）工具包提取的元特征生成，涵盖了影响决策树模型训练时长的各种因素。数据集中包含多个元特征（Meta-Features），用于描述数据集本身的特性，如属性数量、样本数量、类不平衡程度等，同时记录了决策树模型在不同配置下的实际训练时长。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 算法配置优化：研究人员可以利用此数据集预测不同配置下的模型训练时长，从而选择最优的算法参数，提高模型构建效率。
2. 元学习研究：数据集可用于元学习研究，帮助探索数据集特性与模型训练时长之间的关系，为元学习算法提供训练数据。
3. 性能分析与预测：企业或研究机构可以基于此数据集开发预测模型，快速估算新数据集在特定算法配置下的训练成本，支持决策支持系统。
4. 教育与教学：数据集可用于机器学习和元学习领域的教学，帮助学习者理解元特征在模型选择和优化中的作用。
此数据集为元学习和机器学习领域提供了宝贵的基础资源，尤其适用于关注算法效率和训练成本的研究和应用。
