训练集预测数据集-写作质量评估基线预测2023-ravi20076

训练集预测数据集-写作质量评估基线预测2023-ravi20076 数据来源：互联网公开数据 标签：写作质量,预测数据,LGBM,XGB,Catboost,特征工程,数据清理,基线模型

数据概述： 本数据集包含了用于正在进行的基线工作的训练集预测结果及其目标值。预测结果是使用LGBM、XGB和Catboost回归模型生成的，特征数据来源于多个公开的机器学习内核。数据集中的预测值主要集中在评分从2到5的中间区间，而对于极端情况的预测结果往往不准确。

数据用途概述： 该数据集适用于写作质量评估模型的开发、验证和优化。研究人员和数据科学家可以利用此数据集评估现有基线模型的性能，并通过进一步的数据清理和特征工程来改进预测结果。此外，该数据集也适合用于教学和培训，帮助学习者理解写作质量预测的基本原理和方法。