特征工程预测数据集_Feature_Engineering_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 机器学习, 预测分析, 数据建模, 训练集, 测试集, 数据集, 模型评估
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理后的数据，用于机器学习模型的训练与测试。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间范围，推测为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用预测模型构建。
数据维度：数据集包含多个特征列（feature_0至feature_189），以及用于模型评估的测试集。
数据格式：数据以CSV和NPY格式提供，其中CSV文件包含特征数据，NPY文件可能包含模型预测结果。
来源信息：数据来源未知，但经过了特征工程处理，适合用于模型训练和评估。
该数据集适合用于机器学习模型的训练、评估和预测分析。
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：适用于机器学习算法、特征工程方法的研究与比较，以及模型性能评估。
行业应用：可以为预测分析相关行业提供数据支持，如金融风控、市场预测等。
决策支持：支持基于数据驱动的决策制定，通过训练模型预测结果，辅助决策过程。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解模型构建和评估流程。
此数据集特别适合用于探索特征对模型性能的影响，并评估不同模型的预测效果，帮助用户优化预测模型。
