数值特征预测目标变量数据集NumericalFeatureTargetPrediction-shreyasingh2005
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 机器学习, 回归分析, 特征工程, 数据建模, 预测模型, 数据分析, 缺失值处理
数据概述：
该数据集包含来自未知来源的结构化数值数据，旨在用于预测目标变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用性广泛。
数据维度：数据集包含一个ID字段和42个数值特征（n_1到n_42），以及两个圆形特征（circle_1、circle_2），两个月亮形特征（moon_1、moon_2），最后是目标变量TARGET。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源未知，已进行基础的数据整理。
该数据集适合用于回归分析、预测建模和特征工程等任务。
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：适用于机器学习算法在数值预测领域的应用研究，如探索不同特征组合对目标变量的影响。
行业应用：可用于金融风控、市场预测、用户行为分析等领域，进行数值型结果的预测。
决策支持：支持相关领域的决策制定，如根据特征预测目标值，辅助决策。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解和实践回归分析、模型评估等内容。
此数据集特别适合用于探索数值特征与目标变量之间的关系，以及评估不同模型的预测性能，帮助用户构建预测模型并优化其性能。
