KaggleUplift营销活动效果评估数据集-模型构建与转换2023
数据来源：互联网公开数据
标签：营销活动,效果评估,Uplift模型,机器学习,数据转换,Kaggle竞赛,用户行为,实验设计
数据概述：
本数据集包含了为Kaggle Uplift Shift 23竞赛准备的多个经过转换的数据集，旨在用于构建Uplift模型。数据集采用了多种不同的转换方法，以适应不同的建模需求和研究目的。这些转换包括但不限于：特征工程、变量编码、数据标准化以及针对Uplift模型设计的特定处理方式。数据集的创建是为了探索不同的数据预处理策略对Uplift模型性能的影响。
数据用途概述：
该数据集主要用于Uplift模型的构建与训练，以及评估不同数据转换方法对模型效果的影响。数据科学家和机器学习工程师可以利用该数据集进行Uplift模型的实践，研究不同的特征处理方式，探索提升模型预测准确性的方法。此外，该数据集也适用于机器学习课程和研究项目，用于教学和学术研究。
