时序预测特征工程数据集TimeSeriesPredictionFeatureEngineeringDataset-tanmayranaware
数据来源：互联网公开数据
标签：时序预测, 特征工程, 机器学习, 数据建模, 预测模型, 训练数据集, 测试数据集, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于时序预测任务的特征工程数据，记录了多个时间序列的特征值。主要特征如下：
时间跨度：数据集中时间信息体现在F2字段中，具体时间跨度有待进一步考证。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可视为通用时序预测数据集。
数据维度：数据集包含多个特征（F1-F17）以及目标变量O/P（仅在训练集中），其中F1为序列ID，F2为日期，其余为数值型特征。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含Train_data (1).csv和Test_data (1).csv两个文件，分别作为训练集和测试集。
来源信息：数据来源未明确，但数据集结构表明其适用于机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于时序预测模型的构建和特征重要性分析。
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：适用于时间序列分析、预测模型构建、特征工程方法研究等学术研究。
行业应用：可应用于金融、气象、销售预测等行业，用于构建和优化预测模型。
决策支持：支持基于时间序列数据的决策制定，如库存管理、资源调度等。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解时序预测流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对预测结果的影响，以及评估不同模型的性能，提升预测精度。
