线性回归模型预测数据集LinearRegressionModelPredictionDataset-deekshithaprabhakar
数据来源：互联网公开数据
标签：线性回归, 预测模型, 机器学习, 数据集, 回归分析, 特征工程, 数据建模, 预测
数据概述：
该数据集包含用于线性回归模型训练与评估的合成数据，记录了多个特征变量与目标变量之间的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，为抽象的数值型数据。
数据维度：数据集包括100个特征（Feature_1至Feature_100）和一个目标变量（Target）。
数据格式：CSV格式，文件名为linear_regression.csv，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据为模拟生成，用于演示和测试线性回归模型。
该数据集适合用于线性回归模型的训练、评估，以及特征选择和模型调优等任务。
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、统计学领域的学术研究，如线性回归算法的性能分析、模型诊断等。
行业应用：可为数据分析师和机器学习工程师提供实践案例，用于理解线性回归模型的工作原理。
教育和培训：作为机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握线性回归模型的应用。
此数据集特别适合用于探索特征与目标变量之间的线性关系，帮助用户构建预测模型、进行模型评估和优化。
