用户行为预测比赛提交结果与模型训练数据集UserBehaviorPredictionCompetitionSubmissionandModelTrainingData-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 预测模型, 机器学习, CatBoost, 梯度提升树, 竞赛结果, RMSE, 特征工程
数据概述：
该数据集包含参与用户行为预测比赛的相关数据，主要记录了参赛者提交的预测结果以及CatBoost模型在训练过程中的表现。具体特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但基于比赛性质，可推断为比赛期间的数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但用户行为数据通常具有地域特性，具体范围不明。
数据维度：主要包含两类数据：
提交结果数据（submission.csv）：包含参赛者提交的预测结果，数据结构为行-列-值形式，其中列名以F_X_Y命名，可能代表不同的特征和预测值。
模型训练过程数据：包括CatBoost模型在训练期间的日志信息，如迭代次数（iter）和均方根误差（RMSE），用于评估模型的训练效果。
数据格式：主要为CSV格式，包含submission.csv和catboost_info文件夹下的多个TSV文件，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于用户行为预测比赛，由参赛者提交或模型自动生成。
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的性能评估、特征重要性分析以及模型训练过程的研究。
行业应用：可用于优化用户行为预测模型，提升预测准确性，从而改善推荐系统、个性化广告等应用。
决策支持：支持用户行为预测相关的策略制定和优化，例如用户画像构建、市场营销活动效果评估等。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解模型训练过程、评估指标以及特征工程。
此数据集特别适合用于评估参赛者的预测能力，分析CatBoost模型的训练过程，以及探索用户行为预测的潜在规律。
