时间序列预测分位数预测数据集TimeSeriesForecastingQuantilePrediction-nihalhaboush
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列预测, 分位数预测, 预测模型, 金融预测, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 量化分析
数据概述：
该数据集包含用于时间序列预测的分位数预测结果，记录了不同预测ID和分位数对应的目标值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但可用于构建和评估时间序列预测模型。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各类时间序列预测场景。
数据维度：包括"ForecastId_Quantile"（预测ID和分位数组合）和"TargetValue"（目标值）两个字段，适用于分位数预测模型的训练和评估。
数据格式：CSV格式，文件名为samplesubmission.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于时间序列预测相关的竞赛或公开数据集，已进行预处理，以便于直接用于模型训练。
该数据集适合用于时间序列预测、分位数回归、风险评估和量化分析等领域。
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：适用于时间序列预测、分位数回归模型的学术研究，以及金融风险管理、市场预测等领域。
行业应用：可以为金融、零售、能源等行业提供数据支持，特别是在预测未来值、评估风险等方面。
决策支持：支持基于时间序列数据的决策制定，如库存管理、资源分配等。
教育和培训：作为时间序列预测、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解分位数预测的应用。
此数据集特别适合用于探索分位数预测的建模方法和评估指标，并帮助用户构建和优化预测模型，提升预测精度和决策效率。
