模型融合结果预测数据集ModelFusionPredictionResultDataset-kanbehmw
数据来源：互联网公开数据
标签：模型融合, 预测结果, 二分类, 概率预测, 机器学习, 深度学习, 模型评估, OOF
数据概述：
该数据集包含模型融合后的预测结果，记录了两个独立模型的预测输出以及融合后的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的模型预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于一般性二分类预测任务。
数据维度：
id：样本的唯一标识符。
winner_model_a：模型A的预测结果（0或1）。
winner_model_b：模型B的预测结果（0或1）。
winner_tie：融合结果为平局（tie）的标识（0或1）。
target：真实标签（0或1或2，其中2代表平局）。
winner_model_a_prob：模型A预测为正类的概率。
winner_model_b_prob：模型B预测为正类的概率。
winner_tie_prob：融合结果为平局的概率。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_df.csv，包含了模型融合预测结果的详细信息。数据集中还包含tokenizer相关的配置文件，用于文本处理。
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：适用于模型融合、集成学习、概率校准等方面的学术研究，以及模型性能评估与对比分析。
行业应用：为机器学习、人工智能领域提供数据支持，尤其适用于需要融合多个模型以提高预测准确率的场景。
决策支持：支持基于模型预测结果的决策制定，例如在金融风控、医疗诊断等领域。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的实训数据，帮助学生深入理解模型融合、评估和调优流程。
此数据集特别适合用于探索不同模型预测结果的差异，评估模型融合策略的有效性，并实现对预测结果的优化。
