特征提取与选择数据集FS-FeaturesDataset-grindsc
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程，数据挖掘，数据集，机器学习，特征选择，统计分析，人工智能，数据预处理
数据概述： 该数据集包含来自多个领域的特征提取与选择数据，记录了不同数据集的特征信息及其重要性评分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的多个公开数据集，包括金融，医疗，零售等行业。
数据维度：数据集包括原始特征集，特征提取方法，特征选择方法，特征重要性评分，分类标签等。涵盖了多种特征工程技术和算法。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开数据集和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于特征工程，数据挖掘及机器学习等领域的研究和应用，特别是在特征选择，降维及模型优化等技术任务中具有重要价值。
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：适用于特征选择，特征提取及降维等学术研究，如特征重要性分析，特征工程方法比较等。
行业应用：可以为金融，医疗，零售等行业提供数据支持，特别是在数据预处理，特征工程及模型优化方面。
决策支持：支持数据驱动的特征选择和模型优化，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征工程，特征选择及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索特征选择与提取的规律与趋势，帮助用户实现特征优化，模型提升等目标，促进机器学习技术的进步。
