模型预测效能评估数据集ModelPredictionPerformanceEvaluation-nlztrk
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估, 预测分析, 机器学习, 回归预测, 算法优化, 数据建模, 效果验证, 数据集
数据概述：
该数据集包含模型预测结果及相关评估数据，用于分析和评估模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态模型评估数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用机器学习模型的评估。
数据维度：数据集包含多个模型预测结果以及对应的真实值或目标变量，具体包括：
Id：样本的唯一标识符。
utility_agent1：实际值或目标变量，用于衡量模型的预测效果。
pred：模型预测值。
pred_aug：经过数据增强后的模型预测值。
数据格式：CSV格式，文件名为cb_oof.csv，便于数据分析和可视化。此外，还包括模型文件（.cb），以及JSON格式的配置文件。
该数据集适合用于模型性能评估、算法优化和预测效果分析。
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预测效果的深入研究，如评估不同模型、不同参数设置下的预测性能差异。
行业应用：为需要进行预测分析的行业提供数据支持，如金融、医疗、市场营销等，用于评估预测模型的准确性。
决策支持：支持基于数据驱动的决策制定，帮助优化预测模型，提升预测精度。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法。
此数据集特别适合用于对比分析不同模型的预测效果，评估数据增强对模型性能的影响，从而优化模型，提升预测精度。
