模型交叉验证结果数据集ModelCross-ValidationResult-kunihikofurugori
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 模型评估, 交叉验证, 训练数据, 验证数据, 模型性能, 数据分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含模型训练与评估的交叉验证结果，记录了模型在不同数据集划分下的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常为模型训练的静态结果。
地理范围：数据不涉及地理位置，为模型在特定数据集上的表现。
数据维度：数据集包含多组交叉验证结果，每组结果包含训练集（train）和验证集（val）的性能指标，例如准确率、精确率、召回率等，具体指标由CSV文件中的列名决定。
数据格式：CSV格式，共10个文件，文件名以"CVresult{fold_index}_{train/val}.csv"命名，其中fold_index表示交叉验证的折数（0-4），train表示训练集结果，val表示验证集结果。
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性能评估、模型选择、超参数调优等研究，例如比较不同算法在同一数据集上的表现。
行业应用：可以为数据科学、人工智能相关行业提供模型评估的参考，帮助优化模型部署和应用。
决策支持：支持模型训练过程中的决策制定，例如选择最佳模型、优化模型参数等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生理解交叉验证、模型评估等概念。
此数据集特别适合用于分析模型在不同数据子集上的表现差异，评估模型的泛化能力，并辅助进行模型优化。
