人工智能模型评估数据集GoAIV2-0OverSamplingDataset-ntdat2002
数据来源：互联网公开数据
标签：人工智能，模型评估，数据集，过采样，机器学习，深度学习，数据处理，机器学习工程
数据概述： 该数据集为GoAI V2.0项目的一部分，主要记录了经过过采样处理的用于模型评估的数据，适用于机器学习和深度学习模型的性能评估和优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2021年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个数据源，包括公开数据集和匿名化后的实际应用数据。
数据维度：数据集包括特征变量，标签变量，样本权重等信息，涵盖多个类别和场景，适用于分类，回归等多种任务。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于GoAI V2.0项目，已进行标准化和清洗，并通过过采样技术处理以平衡类别分布。
该数据集适合用于机器学习和深度学习模型的性能评估，模型优化，特征选择等领域的应用，特别是在处理不平衡数据集和提高模型泛化性能方面具有广泛的应用价值。
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的评估和优化研究，如模型性能比较，特征重要性分析等。
行业应用：可以为人工智能相关行业提供数据支持，特别是在模型性能评估和优化方面。
决策支持：支持人工智能模型的选择和优化，帮助相关领域制定更好的模型应用策略。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型评估和优化技术。
此数据集特别适合用于探索人工智能模型评估的规律与趋势，帮助用户实现准确的模型性能评估，优化模型参数，提高预测精度和泛化能力。
