特征工程分类预测数据集FeatureEngineeringClassificationPredictionDataset-sidann
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 分类预测, 特征工程, 训练集, 测试集, 数据集, 数据分析, 模型评估
数据概述：
该数据集包含用于分类预测任务的训练集和测试集，旨在评估和训练机器学习模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，适用于静态数据集分析。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用的分类预测模型构建。
数据维度：数据集包含X_train、X_test、y_train和y_test四个CSV文件。X_train和X_test包含15个特征（标记为1到18，其中包含数字7、9、10、11、12、14、16、17、18），y_train和y_test包含目标变量“Class”。
数据格式：CSV格式，分为训练集（X_train, y_train）和测试集（X_test, y_test），便于模型训练与评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和特征工程。
该数据集适合用于分类建模、机器学习算法的训练与测试，以及模型性能评估。
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的比较研究，特征重要性分析，以及模型优化研究。
行业应用：为数据科学和人工智能领域的从业者提供实践案例，用于模型开发、验证和部署。
决策支持：支持构建预测模型，用于分类任务的决策制定。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解分类模型构建、评估和优化流程。
此数据集特别适合用于探索特征工程对分类模型性能的影响，并用于评估不同机器学习算法的适用性，帮助用户实现分类预测任务。
