数据30天机器学习挑战赛用户行为与模型性能数据集-2023

数据30天机器学习挑战赛用户行为与模型性能数据集-2023 数据来源：互联网公开数据 标签：机器学习,分类,用户行为,模型评估,CatBoost,XGBoost,特征工程,竞赛,数据分析 数据概述： 本数据集是针对30天机器学习挑战赛（30-D-ML）的参与者行为和模型性能数据。该数据集包含了使用CatBoost和XGBoost两种机器学习算法构建的模型，以及与这些模型相关的特征工程、训练过程和评估结果。数据涵盖了用户在比赛中的提交记录、模型表现指标、特征重要性等关键信息，为深入理解机器学习模型的构建、优化和评估提供了丰富的视角。

数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习模型的比较分析、算法性能评估、特征工程方法研究等。研究人员可以利用此数据比较CatBoost和XGBoost在不同场景下的表现，分析模型参数对性能的影响，以及研究特征选择对模型准确度的贡献。此外，该数据集也适用于机器学习课程的教学实践，帮助学生理解模型构建、调参、评估的完整流程，并提升其数据分析和建模能力。