特征重要性分析数据集FeatureImportanceAnalysisDataset-lhagiimn
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程，数据集，机器学习，模型评估，统计分析，数据挖掘，预测分析，深度学习
数据概述： 该数据集专注于特征重要性分析，记录了不同特征在机器学习模型中的重要性评分及相关统计信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年至2023年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的多个行业和领域，包括金融，医疗，零售等。
数据维度：数据集包括特征名称，特征类型，重要性评分，相关性指标，缺失值比例，异常值比例等变量。还包括模型训练和评估的相关指标，如准确率，召回率等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的机器学习竞赛和学术研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于特征工程，模型评估和机器学习等领域的研究和应用，特别是在特征选择，模型优化和预测分析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，模型评估和预测分析等学术研究，如特征重要性排序，模型性能优化等。
行业应用：可以为金融，医疗，零售等行业提供数据支持，特别是在特征工程，模型优化和预测分析方面。
决策支持：支持特征选择和模型优化，帮助相关领域制定更好的数据处理和应用策略。
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，模型评估及相关技术。
此数据集特别适合用于探索特征重要性与模型性能的关系，帮助用户实现特征选择，模型优化和预测分析等目标，为数据驱动的决策提供支持。
