用户行为预测平衡数据集UserBehaviorPredictionBalancedDataset-karolpajak
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 行为预测, 数据平衡, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 目标变量, 风险评估
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了用户在特定场景下的行为模式及其对应的目标变量，旨在用于用户行为预测模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标明地理范围，适用于通用用户行为分析。
数据维度：数据集包含两组文件，均包含“id”和“target”两个字段。其中，submission_gtcsv文件中的target字段为二元分类结果(00)，submission_balancedcsv文件中的target字段为数值型结果。
数据格式：CSV格式，包含submission_gtcsv和submission_balancedcsv两个文件，便于数据处理与分析。
来源信息：数据来源于用户行为预测相关研究或竞赛，已进行数据预处理，以适应模型训练需求。
该数据集适合用于用户行为预测、风险评估以及数据平衡策略的研究与应用。
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、风险评估、以及机器学习模型训练的学术研究，如用户画像构建、行为预测模型优化等。
行业应用：为金融、电商、社交媒体等行业提供数据支持，特别是在用户风险评估、个性化推荐、用户画像构建等领域。
决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化产品设计与营销策略，提升用户体验与商业价值。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解用户行为预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户行为与目标变量之间的关联关系，并验证不同数据平衡策略对模型性能的影响，从而优化预测精度。
