数值预测模型训练数据集NumericalPredictionModelTrainingDataset-mihalypetreczky
数据来源：互联网公开数据
标签：数值预测, 回归分析, 模型训练, 数据建模, 多变量分析, 数值特征, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的结构化数值数据，记录了多组数值变量之间的关系，用于训练和评估预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理范围，可视为通用数据集。
数据维度：数据集包含多个数值特征（X1-X8, X10）和一个目标变量（Y），以及一个未命名的标识符（Und）。
数据格式：CSV格式，文件名为Exam8.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于m.petreczky，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于回归模型训练、预测任务以及多变量之间的关系分析。
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：适用于探索多变量之间关系的学术研究，例如线性回归、梯度提升树等模型的性能评估。
行业应用：可以为金融、经济、工程等领域提供数据支持，特别是在构建预测模型和进行风险评估方面。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如预测市场趋势、优化产品设计等。
教育和培训：作为机器学习与数据分析课程的实训素材，帮助学生理解数值预测模型。
此数据集特别适合用于探索变量之间的线性或非线性关系，并构建预测模型，从而实现对目标变量Y的准确预测。
