OpenML课程线性模型预测用户行为数据集-2022年春季
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习,线性模型,用户行为,预测,OpenML,课程数据,Python,数据分析
数据概述：
本数据集是OpenML课程“线性模型（Spring 2022）”的配套数据集，主要用于训练和评估线性模型，以预测用户在网站上的行为。数据集包含两个主要文件：train.csv和test.csv。train.csv包含了用于训练模型的数据，其中site_i字段代表用户访问的网站，time_i字段代表访问时间，target字段是需要预测的目标变量，代表用户行为的标签（例如，用户是否点击了某个特定内容）。test.csv包含了需要预测的session_id，以及模型预测的用户行为概率。
数据用途概述：
该数据集主要用于机器学习课程的实践，特别是线性模型的训练和评估。学生可以使用train.csv训练线性模型，并使用test.csv进行预测，从而评估模型的性能。此外，该数据集也适用于数据分析和数据科学领域的学习，可以帮助学习者理解用户行为分析、特征工程、模型构建和模型评估等核心概念。数据集还可用于研究不同线性模型在用户行为预测上的表现，以及探索特征工程对模型性能的影响。
