XGBoost模型预测结果与超参数数据集_XGBoost_Model_Prediction_Results_and_Hyperparameters
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, XGBoost, 模型预测, 超参数优化, 交叉验证, 模型评估, 数据分析, 预测结果
数据概述：
该数据集包含使用XGBoost模型进行预测的结果以及相应的超参数信息，主要用于模型训练、评估和调优。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一次模型训练或预测的结果快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于任何数据集。
数据维度：
train_preds_build1093_6.csv：包含训练集的预测结果，包括交叉验证折叠信息和不同折叠的模型预测值。
test_preds_build1093_6.csv：包含测试集的预测结果，包括样本ID和不同模型的预测值。
xgb_hyper_df_build1093_6.csv：包含XGBoost模型的超参数设置，如学习率、树的深度、采样比例等，以及模型训练的配置信息。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和模型复现。
来源信息：数据来源于机器学习项目，经过预处理和模型训练，生成预测结果和超参数信息。
该数据集适合用于机器学习模型的结果分析、超参数调优和模型评估等任务。
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性能分析、超参数对模型影响的研究，以及预测结果的深入分析。
行业应用：为数据科学和机器学习相关行业提供数据支持，例如在金融风控、市场预测等领域，可以用于模型性能评估和优化。
决策支持：支持模型部署和策略优化，帮助用户根据预测结果和模型表现制定决策。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解模型训练流程和超参数调优方法。
此数据集特别适合用于探索XGBoost模型预测的准确性和稳定性，并帮助用户实现模型优化和性能提升。
