嵌入特征预测模型训练结果数据集_Embedding_Feature_Prediction_Model_Training_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 嵌入特征, 模型训练, 预测分析, 交叉验证, 数据集, 模型评估, 深度学习
数据概述：
该数据集包含基于嵌入特征的预测模型训练结果，主要用于评估模型性能和分析预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常用于模型训练的静态数据集评估。
地理范围：数据应用场景不限，取决于嵌入特征所代表的原始数据。
数据维度：数据集包含预测结果（target）、交叉验证折数（fold）以及276个嵌入特征（emb0 - emb275）。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_prediction.csv，包含了模型在交叉验证中的预测结果。此外，还包括模型参数配置文件（yml文件）和模型权重文件（pth文件）。
来源信息：数据来源于模型训练过程，已进行模型预测结果的汇总，便于后续的分析和评估。
该数据集适合用于模型性能分析、特征重要性评估、预测结果可视化等。
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、深度学习领域的模型性能评估研究，如预测结果分析、特征重要性分析、模型优化等。
行业应用：为需要进行预测分析的行业提供数据支持，如金融风控、市场预测、用户行为分析等。
决策支持：支持基于模型的决策制定，如风险评估、市场策略制定等。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型评估和预测分析。
此数据集特别适合用于探索嵌入特征与预测结果之间的关系，帮助用户优化模型、提升预测精度、进行特征工程。
