模型预测损失值数据集ModelPredictionLossValues-somayyehgholami
数据来源：互联网公开数据
标签：模型预测, 损失值, 机器学习, 回归分析, 模型评估, 数据分析, 预测性能, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含模型预测的损失值数据，记录了模型在不同样本上的预测表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型训练或评估过程中的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于任何模型预测场景。
数据维度：数据集包含两个主要数据项：
submission43.csv: 包含“id”和“loss”两个字段，其中“id”为样本标识符，“loss”为模型预测的损失值。
oof.csv: 包含一个字段“0”，代表交叉验证或其他评估方法得到的损失值。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于模型训练或评估过程，用于分析模型预测的性能。该数据集适合用于模型性能的评估和优化。
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、损失函数分析等研究，如模型预测误差分析、异常值检测等。
行业应用：为模型开发和优化提供数据支持，特别是在预测模型、推荐系统等领域。
决策支持：支持模型参数调整、模型选择和优化决策，帮助提升模型预测精度。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解模型评估和损失分析。
此数据集特别适合用于探索模型预测损失值的分布规律，帮助用户评估模型的泛化能力，并优化模型性能。
