用户反馈预测模型输出数据集UserFeedbackPredictionModelOutput-quentonhaugk
数据来源：互联网公开数据
标签：用户反馈, 预测模型, 二元分类, 模型输出, 机器学习, 数据分析, 结果评估, 风险管理
数据概述：
该数据集包含两份CSV文件，记录了用户反馈预测模型的输出结果，用于评估模型的性能和进行后续分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为模型的一次性输出结果。
地理范围：数据未限定地理范围，反映的是模型在特定数据集上的预测表现。
数据维度：数据集包含以下字段：
id：用户唯一标识符。
Response：模型的连续型输出值，代表用户反馈的预测概率或得分。
Response_bin：模型的二元分类结果，将Response值转换为0或1，表示用户反馈的正负倾向（仅在OOF文件中）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：OOF_cb_clean_reg_100_88166_12457.csv（包含id, Response, Response_bin字段）和submission_cb_clean_reg_100_88166_12457.csv（包含id, Response字段）。
来源信息：数据来源于预测模型输出，已进行标准化处理，方便模型评估和结果分析。
该数据集适合用于模型性能评估、结果可视化、以及风险管理等领域。
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：适用于模型评估、用户行为分析、以及预测结果的深入研究，如模型性能对比、特征重要性分析等。
行业应用：可以为金融、电商、社交媒体等行业提供数据支持，尤其适用于用户风险评估、客户满意度分析、以及欺诈检测等场景。
决策支持：支持企业对模型输出结果进行分析，优化业务策略，提高用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解模型输出结果的解读和应用。
此数据集特别适合用于评估预测模型的准确性、稳定性和泛化能力，帮助用户实现风险控制、优化业务流程等目标。
