特征工程回归预测数据集FeatureEngineeringRegressionPrediction-dishamankawle
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 回归预测, 机器学习, 数据分析, 分类特征, 数值特征, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于回归预测任务的结构化数据，提供了用于构建和评估机器学习模型的特征和目标变量。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：数据未限制地理范围，为通用机器学习场景下的数据。
数据维度：数据集包含多个特征，包括分类特征（cat0-cat9）和数值特征（cont0-cont13），以及一个目标变量（target），用于回归预测。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）, test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于特征工程、回归模型构建、模型评估和预测。
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、数据挖掘领域的学术研究，如特征选择、模型优化、超参数调优等。
行业应用：为数据分析、人工智能行业提供数据支持，尤其适用于构建预测模型、风险评估、业务分析等应用。
决策支持：支持数据驱动的决策制定和业务策略优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解特征工程、模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对预测结果的影响，以及评估不同回归模型的性能，帮助用户提升数据分析和建模能力。
