模型预测结果数据集ModelPredictionResults-harindersinghani
数据来源：互联网公开数据
标签：预测结果, 模型评估, 二元分类, 机器学习, 数据分析, 预测, 结果分析, 临床预测
数据概述：
该数据集包含模型预测结果，用于评估二元分类模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始数据来源。
数据维度：包括用于标识样本的“id”字段、模型预测的连续型“Response”值（代表预测的概率或可能性），以及“Response_bin”字段（代表二元分类的预测结果，0或1）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：“OOF_bland_linear_l2_lgb_lgb_tuned_oof_reg_88356_12065.csv”包含带标签的预测结果，用于模型评估；“submission_bland_linear_l2_lgb_lgb_tuned_oof_reg_88356_12065.csv”包含提交格式的预测结果。
来源信息：数据来源于机器学习模型的预测输出，已进行标准化处理。
该数据集适合用于模型评估、结果分析和预测性能的优化。
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的研究，如模型对比、特征重要性分析等。
行业应用：可为医疗诊断、风险评估等领域提供模型预测结果分析的依据。
决策支持：支持基于模型预测结果的决策制定，例如患者分诊、风险预警等。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生理解模型输出结果的分析方法。
此数据集特别适合用于探索模型预测结果与实际结果之间的关系，以及评估模型的预测准确性，为优化模型提供依据。
