特征工程预测数据集FeatureEngineeringPredictionDataset-maxigitov

特征工程预测数据集FeatureEngineeringPredictionDataset-maxigitov

数据来源：互联网公开数据

标签：特征工程, 预测模型, 数据分析, 机器学习, 回归分析, 模型评估, 变量选择, 数据集

数据概述： 该数据集包含用于训练和评估预测模型的数据，记录了多个特征变量及其对应的目标变量。主要特征如下： 时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。 地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用预测模型的开发与测试。 数据维度：数据集包括“smpl”（样本标识）、“id”（样本编号）以及196个“feature_X”（X为1-196的数字，代表不同的特征变量）等字段。 数据格式：CSV格式，文件名为submit_test (1).csv，便于数据分析和模型构建。 来源信息：数据来源未知，但提供了丰富的特征变量，适合进行特征工程和预测建模练习。 该数据集适合用于探索特征变量与目标变量之间的关系，以及评估不同预测模型的性能。

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：适用于机器学习和数据科学领域的学术研究，如特征选择方法比较、模型融合策略研究等。 行业应用：可以为金融、市场营销等行业提供数据支持，尤其在客户行为预测、风险评估等应用方面。 决策支持：支持基于数据的决策制定，如预测销售额、优化资源分配等。 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掌握特征工程和模型评估的实践技能。 此数据集特别适合用于研究特征变量对目标变量的预测能力，以及评估不同预测模型的性能，帮助用户优化决策并提高预测精度。