数值预测交叉验证数据集NumericalPredictionCross-ValidationDataset-germanaguirre

数据来源：互联网公开数据

标签：数值预测, 交叉验证, 分类特征, 连续特征, 机器学习, 模型评估, 数据集, K折交叉验证

数据概述：该数据集包含来自 Kaggle 竞赛的数据，记录了用于数值预测任务的结构化数据。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。地理范围：数据未限定地理范围，为通用的机器学习数据集。数据维度：数据集包含多项特征，包括：id（样本唯一标识符），cat0-cat9（10个分类特征），cont0-cont13（14个连续特征），target（目标变量，为数值型），kfold（K折交叉验证分组信息），cutbin（目标变量的分箱信息），stratkfold（分层K折交叉验证分组信息）。数据格式：CSV 格式，文件名为 train_stratkfolds.csv，便于数据分析和建模处理。来源信息：数据来源于 Kaggle 竞赛，已进行预处理，包括分类特征的编码和连续特征的标准化等。该数据集适合用于数值预测、交叉验证和模型评估等任务。

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学术研究，如模型性能评估、特征重要性分析等。行业应用：可用于金融风险评估、用户行为预测、销量预测等需要数值预测的行业应用。决策支持：支持基于数据的预测模型构建，为决策提供数据支撑。教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解交叉验证和模型评估方法。此数据集特别适合用于探索不同机器学习模型在数值预测任务中的表现，以及评估交叉验证策略的效果，帮助用户构建稳健、可靠的预测模型。