时间序列预测特征数据集TimeSeriesPredictionFeatureDataset-ahsanzaman
数据来源：互联网公开数据
标签：时间序列, 预测, 机器学习, 特征工程, 数据分析, 回归, 分类, 变量
数据概述：
该数据集包含用于时间序列预测任务的特征数据，旨在为模型提供训练和测试数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2021年9月，具体时间戳提供了分钟级别的信息。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但时间戳为UTC+0时区，推测可能来自全球范围的数据。
数据维度：数据集包含X_train (1).csv, X_test (1).csv和y_train (1).csv三个文件。X_test (1).csv和X_train (1).csv包含10个特征（f1到f10），其中f1, f4, f5为时间戳，f2, f3为类别变量，f6为类别变量，f7为布尔值，f8为数值，f9为数值，f10为类别变量。y_train (1).csv包含"Unnamed: 0"和"target"两列，"target"列为目标变量。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据分析和模型训练。
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、特征重要性分析等研究，例如，探索不同特征对目标变量的影响。
行业应用：可用于金融、能源、交通运输等行业的时间序列预测任务，如预测股票价格、电力负荷、交通流量等。
决策支持：支持预测模型的构建，为业务决策提供数据支持，例如，优化资源分配、预测市场趋势等。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员实践时间序列分析和预测方法。
此数据集特别适合用于探索特征工程方法对时间序列预测精度的影响，并构建和评估预测模型。
