用户行为预测评分数据集UserBehaviorPredictionScoreDataset-godgod3
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为预测, 评分预测, 机器学习, CatBoost, 模型评估, 数据竞赛, 预测模型, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含用于用户行为预测的评分数据，主要用于评估预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常用于模型训练和测试。
地理范围：数据来源未明确，适用于通用用户行为预测场景。
数据维度：数据集包含case_id（案例ID）和score（预测评分）两个关键字段。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型构建。此外，还包含CatBoost模型训练相关的pkl文件、json文件和tfevents文件，用于模型训练与评估。
来源信息：数据来源于用户行为预测相关的数据竞赛或公开数据集。
该数据集适合用于机器学习模型的训练与评估，特别是针对评分预测任务。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如模型评估方法研究、特征工程探索等。
行业应用：可应用于推荐系统、用户行为分析等领域，用于预测用户对特定内容的偏好或评分。
决策支持：为产品优化、个性化推荐等提供数据支持，帮助提升用户体验和商业价值。
教育和培训：作为机器学习课程的实训材料，帮助学生理解模型训练、评估和调优过程。
此数据集特别适合用于评估和优化用户行为预测模型，提升预测精度和系统性能。
