特征重要性评估数据集FeatureImportanceEvaluationDataset-guohansheng
数据来源：互联网公开数据
标签：特征重要性, 机器学习, 模型评估, LightGBM, 数据分析, 模型解释, 特征工程, 算法优化
数据概述：
该数据集包含基于LightGBM模型生成的特征重要性评估结果，记录了模型中各个特征的重要性得分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，取决于原始数据来源和模型训练的场景。
数据维度：数据集包括两个主要字段，“Unnamed: 0”（特征名称）和“LGBM1RV1_1”（特征重要性得分），反映了模型对每个特征的评估结果。
数据格式：CSV格式，文件名为FtreImp_LGBM1RV1_1.csv，便于数据分析和可视化。同时包含.joblib格式的LightGBM模型文件，以及文本文件，用于模型存储、加载和相关信息的记录。
来源信息：数据来源于LightGBM模型的训练和评估过程，已进行特征重要性计算。
该数据集适合用于机器学习模型的特征分析和模型解释。
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研究，特征选择与工程，以及模型性能分析。
行业应用：可以用于金融风控、医疗诊断、市场预测等领域，帮助识别关键影响因素，优化模型。
决策支持：支持基于模型的决策制定，辅助理解模型预测结果，提高决策的透明度和可靠性。
教育和培训：作为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重要性的概念和应用。
此数据集特别适合用于探索不同特征对模型预测结果的影响，帮助用户优化模型结构，提高预测精度。
