2022年11月TPS竞赛提交数据集TPSNovember2022SubmissionsDataset-alexryzhkov
数据来源：互联网公开数据
标签：数据竞赛，机器学习，数据集，时间序列，预测分析，数据科学，竞赛数据，机器学习模型
数据概述： 该数据集包含2022年11月举办的Tabular Playground Series（TPS）竞赛的提交数据，记录了竞赛参与者的模型提交结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年11月。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的竞赛参与者。
数据维度：数据集包括参赛者的提交ID，预测结果，提交时间，评分等信息。主要变量涉及时间序列预测，分类或回归任务的相关指标。
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Kaggle平台TPS 2022年11月竞赛的公开提交数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习竞赛分析，模型性能评估，时间序列预测等领域的应用，尤其在参赛策略研究，模型优化等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：适用于机器学习竞赛策略，模型性能对比等研究，如不同算法的预测效果分析，竞赛趋势研究等。
行业应用：可以为数据科学竞赛参与者提供数据支持，特别是在模型优化，提交策略制定方面。
决策支持：支持竞赛参与者的模型选择和策略调整，帮助提升竞赛表现和排名。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解竞赛数据分析和模型优化方法。
此数据集特别适合用于探索机器学习竞赛中的预测规律与趋势，帮助用户实现竞赛策略的优化和模型性能的提升，促进数据科学竞赛技术的发展。
