时序预测目标变量预测数据集TimeSeriesPredictionTargetVariablePrediction-shivansh002
数据来源：互联网公开数据
标签：时序预测, 目标变量, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 建模, 深度学习, 时间序列
数据概述：
该数据集包含用于时序预测任务的训练数据和提交文件，记录了目标变量的预测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常用于模型训练和预测评估。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的时序预测模型。
数据维度：
submission.csv：包含“row_id”（预测的时间步或序列标识符）和“target”（预测的目标变量值）两个字段，用于提交预测结果。
train.pkl：包含训练数据，用于构建预测模型。
数据格式：主要为CSV和PKL格式，其中submission.csv为CSV格式，train.pkl为 pickle 格式，便于数据存储和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的机器学习竞赛或研究项目，已进行必要的预处理以用于模型训练和评估。
该数据集适合用于时序预测模型的开发和评估，以及相关算法的实践。
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：适用于时序预测、时间序列分析相关的学术研究，如预测模型优化、算法比较等。
行业应用：可为金融、气象、能源等行业提供数据支持，用于预测股票价格、天气变化、电力负荷等。
决策支持：支持基于时间序列数据的决策制定，如风险管理、资源分配等。
教育和培训：作为机器学习、数据科学课程的实训材料，帮助学生理解和应用时序预测技术。
此数据集特别适合用于探索目标变量的时间依赖性，构建预测模型，并评估模型性能，从而实现对未来值的预测。
