用户电影评分预测提交数据集UserMovieRatingPredictionSubmission-sanembatha
数据来源：互联网公开数据
标签：电影推荐, 评分预测, 用户行为分析, 机器学习, 推荐系统, 数据挖掘, 电影数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用户对电影的评分预测结果，用于评估电影评分预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型预测结果的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自于全球范围的用户电影评分。
数据维度：包含“Id”（用户与电影的组合标识）和“rating”（预测的评分值）两个字段，用于预测结果提交。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于提交和评估预测结果。
来源信息：数据来源于电影评分预测竞赛或项目，已进行预测评分处理。
该数据集适合用于评估电影评分预测模型的准确性和效果。
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：适用于推荐系统、用户行为分析等领域的学术研究，如评分预测算法的比较、用户偏好分析等。
行业应用：为电影推荐平台、流媒体服务提供数据支持，用于评估和优化推荐算法。
决策支持：支持平台改进推荐策略，提升用户满意度和内容消费。
教育和培训：作为机器学习、推荐系统课程的实训数据，帮助学生理解评分预测的原理和实践。
此数据集特别适合用于评估预测模型的性能，探索用户对电影的偏好，并改进推荐系统的准确性。
