特征工程数据集FeatureEngineeringDataset-workingoutfromnm
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 数据建模, 机器学习, 数据分析, 预测模型, 分类任务, 数据集, 变量分析
数据概述：
该数据集包含用于构建预测模型的多类别特征，记录了多种类型的特征变量，用于训练和测试模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间信息，可视为静态数据快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，适用于通用建模场景。
数据维度：数据集包括train_0702.csv和test_0702.csv两个文件。train_0702.csv文件包含目标变量"target"以及多种特征变量，用于模型训练。test_0702.csv文件包含与训练集相同的特征变量，用于模型测试和预测。特征变量包括：type_a_01, type_a_03, type_a_14, type_a_15, type_d_01, type_d_02, type_d_03, type_b_11, type_b_12, type_b_13, type_b_14, type_b_15, type_c_01, type_c_02, type_c_03, type_c_04, type_c_05, type_c_06, type_c_07, type_c_08, type_c_09, type_c_10, type_c_11, type_c_12, type_c_13, type_c_14, type_a_bin, type_c_bin, type_a_cat, type_b_cat。
数据格式：CSV格式，test_0702.csv和train_0702.csv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于特征工程、数据建模和机器学习应用。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如特征重要性分析、模型优化等。
行业应用：可用于金融风控、用户行为分析、风险评估等领域的数据建模与预测。
决策支持：支持业务决策制定，例如客户细分、产品推荐等。
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与模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征组合对模型性能的影响，帮助用户提升预测精度。
