Kaggle竞赛数据驱动的AutoML与多智能体系统性能评估数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Kaggle,竞赛,AutoML,多智能体,机器学习,基准测试,数据科学,性能评估
数据概述：
CompeteBench是一个综合性的基准测试数据集，来源于5,667个Kaggle竞赛。该数据集旨在评估AutoML系统和多智能体系统在数据科学任务中的性能。数据集包含了从Kaggle竞赛中提取的各种数据科学任务，涵盖了广泛的应用领域和不同的数据类型。
数据用途概述：
该数据集主要用于以下几个方面：
1. AutoML系统性能评估：研究人员可以使用CompeteBench来测试和比较不同AutoML系统在各种数据科学任务上的表现，从而促进AutoML技术的发展。
2. 多智能体系统研究：数据集为研究人员提供了在数据科学竞赛场景下开发和评估多智能体系统的机会，探索多智能体协同解决复杂问题的能力。
3. 机器学习算法基准测试：CompeteBench可以用作机器学习算法的基准测试平台，评估不同算法在实际数据科学任务中的性能表现。
4. 教育和研究：为学生和研究人员提供了一个真实的、多样化的数据集，用于学习和研究数据科学相关知识和技术。
