匿名特征回归预测数据集AnonymousFeaturesRegressionPredictionDataset-nuttawatobaom
数据来源：互联网公开数据
标签：回归预测, 特征工程, 机器学习, 数值预测, 数据挖掘, 交叉验证, 分类特征, 连续特征
数据概述：
该数据集包含用于回归预测任务的匿名特征数据，旨在用于探索特征工程和模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未公开，不涉及具体地理范围。
数据维度：数据集包含28个特征，其中包括10个分类特征（cat0-cat9）和14个连续特征（cont0-cont13），以及一个目标变量（target）和用于交叉验证的kfold。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集，已进行匿名化处理，保护了原始数据的隐私。
该数据集适合用于回归预测模型的训练与评估，以及特征工程方法的研究。
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：适用于机器学习领域的学术研究，如特征重要性分析、模型融合、超参数优化等。
行业应用：可以为金融、保险、市场营销等行业提供数据分析和预测的参考，尤其是在客户行为分析、风险评估和市场预测方面。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策，通过预测关键指标，优化业务策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解回归模型，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对目标变量的影响，并构建高精度的预测模型，帮助用户提升预测性能和理解数据规律。
