Win-Go色彩预测挑战赛数据集-2021-najeedosmani

Win-Go色彩预测挑战赛数据集-2021-najeedosmani 数据来源：互联网公开数据 标签：Win-Go,色彩预测,机器学习,深度学习,数据挑战,博彩,模式识别

数据概述： 本数据集来源于Anga Clubs网站上的Win-Go竞赛，是一类预测色彩的博彩游戏数据集。参赛者需预测特定颜色，预测正确后将根据投注金额获得双倍或三倍的奖金。数据集中包含了一些与颜色相关的特征信息，可用于颜色预测。该数据集旨在测试机器学习和深度学习模型在处理不均衡数据集时的能力。尽管模型在该数据集上的表现不佳，但希望其他研究者能够尝试并可能找到更好的解决方案。

数据用途概述： 该数据集适用于机器学习和深度学习模型的测试与评估，特别是针对不均衡数据集的处理能力。研究者可以利用此数据集进行模型训练、验证和比较，探索不同的机器学习算法在实际应用场景中的表现。此外，数据集还适合用于教学目的，帮助学生了解如何处理和分析不均衡数据集，以及机器学习模型在面对复杂问题时的局限性。