能源效率预测提交结果数据集EnergyEfficiencyPredictionSubmissionResults-lonnieqin
数据来源：互联网公开数据
标签：能源效率, 预测模型, 机器学习, 数据提交, 回归分析, 预测结果, 数据分析, 竞赛数据
数据概述：
该数据集包含来自能源效率预测竞赛的提交结果，记录了模型对测试集的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作特定时间点上的模型预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，与能源效率预测竞赛相关，可能与特定地区或全球范围内的能源消耗有关。
数据维度：包括“row_id”（测试集中的样本标识符）和“target”（模型预测的能源效率目标值）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于结果分析和进一步的模型评估。此外，还包含两个pkl文件，可能存储了模型的训练结果或中间状态。
来源信息：数据来源于能源效率预测竞赛，已进行模型预测和结果提交。
该数据集适合用于评估模型性能、分析预测结果以及进行模型优化。
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：适用于能源效率预测、机器学习模型评估和优化等方面的研究，如模型性能对比、特征重要性分析等。
行业应用：可以为能源行业提供数据支持，特别是在能源消耗预测、能源管理和节能减排方面。
决策支持：支持能源管理部门的决策制定，如预测能源需求、评估节能措施的效果等。
教育和培训：作为机器学习、数据科学和能源管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的分析方法。
此数据集特别适合用于探索预测结果的分布规律，评估模型的预测准确性，并为优化模型提供依据，最终实现提高能源效率的目标。
