模型训练回归预测数据集ModelTrainingRegressionPredictionDataset-zyajnokid
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 机器学习, 数据预测, 模型训练, 数据集, 特征工程, 预测模型, 数值预测
数据概述：
该数据集包含用于回归预测任务的结构化数值数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明时间属性，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据本身不涉及地理位置信息。
数据维度：数据集包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv），每个数据集包含15个特征变量（x1-x5, y1-y6, z1-z5）和一个标签变量（label，仅在训练集中）。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型训练。数据已进行标准化处理，数值范围在0-1之间。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于机器学习模型的训练和评估。
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：适用于机器学习算法的评估与对比研究，以及回归模型的性能分析。
行业应用：可用于金融、气象、工程等领域，进行数值预测任务，例如预测股票价格、天气变化等。
决策支持：支持基于数据的预测和决策，例如预测产品销量、评估项目风险等。
教育和培训：作为机器学习课程的实训素材，帮助学生理解回归分析、模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索特征变量与目标变量之间的关系，训练回归模型，并评估模型的预测精度。
