特征重要性评估数据集FeatureImportanceEvaluationDataset-tomoon33
数据来源：互联网公开数据
标签：特征重要性, 机器学习, 模型解释, 特征选择, 模型评估, 数据分析, 算法优化, 交叉验证
数据概述：
该数据集包含基于机器学习模型生成的特征重要性评估结果，主要用于分析不同特征对模型预测结果的影响程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定模型训练过程的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于各类通用机器学习场景。
数据维度：数据集的核心数据项包括“feature”（特征名称）和“importance”（特征重要性得分）。
数据格式：CSV格式，每个文件记录了特定模型训练配置下的特征重要性结果，文件以"feat_imp-foldX-Y.csv"命名，其中X和Y代表交叉验证的折数和运行次数。
来源信息：数据来源于机器学习模型的训练与评估过程，经过了特征重要性计算，并以CSV格式存储。
该数据集适合用于模型解释、特征选择、模型优化等相关研究。
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：适用于机器学习模型可解释性、特征工程等领域的学术研究，如不同特征选择方法的效果对比、特征重要性在不同模型中的表现差异分析等。
行业应用：为数据科学和人工智能行业提供数据支持，尤其适用于模型诊断、风险评估、预测性能提升等应用。
决策支持：支持企业在构建数据驱动的决策模型时，进行特征筛选和模型优化，提高决策的准确性和可靠性。
教育和培训：作为机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解特征重要性的概念及其在模型构建中的作用。
此数据集特别适合用于探索不同特征对模型预测结果的贡献，帮助用户实现模型性能优化、提升模型可解释性等目标。
