用户行为预测类别标签数据集UserBehaviorPredictionClassLabels-leehernande
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 类别预测, 机器学习, 分类模型, 模型评估, 数据分析, 预测标签, OOF预测
数据概述：
该数据集包含用户行为预测的类别标签数据，记录了用户行为的预测类别结果，主要用于评估预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型预测结果的静态快照。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于任何用户行为预测场景。
数据维度：数据集包含两个CSV文件：
cb_cb_tuned_fsum_99047_3362_submission.csv：包含“id”（用户标识符）和“class”（预测类别）两个字段，用于提交预测结果。
cb_cb_tuned_fsum_99047_3362_OOF.csv：包含“id”（用户标识符）、“class”（预测类别）和“class_bin”（类别二值化结果）三个字段，用于模型评估。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于用户行为预测相关的模型输出，已进行类别标注。
该数据集适合用于用户行为预测、分类模型评估等领域。
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：适用于用户行为分析、机器学习模型评估等研究，如预测模型性能对比、特征重要性分析等。
行业应用：为推荐系统、广告点击预测、用户画像构建等提供数据支持，帮助优化用户体验。
决策支持：支持基于用户行为的决策制定，如个性化推荐策略、用户分群策略等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解模型评估流程。
此数据集特别适合用于评估预测模型在用户行为类别预测任务中的表现，帮助用户优化模型、提升预测准确性。
