用户行为预测特征重要性数据集_User_Behavior_Prediction_Feature_Importance
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 预测模型, 特征重要性, 机器学习, LightGBM, 购物篮分析, 序列预测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含基于用户行为预测模型生成的特征重要性数据，记录了不同特征在预测用户购物篮和订单行为时的贡献程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据文件名中的“fold”推断，可能涉及交叉验证的分折结果，反映了模型在不同子集上的表现。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为全球用户行为的通用模型分析结果。
数据维度：数据集主要包含特征名称（feature）和对应的特征重要性（importance）数值，以及预测结果（labels）。数据分为购物篮（carts）和订单（orders）两类行为，并按模型训练的不同折（fold）进行划分。此外，还包括模型权重文件（.bin）。
数据格式：数据以CSV和二进制（.bin）格式提供。CSV文件包含特征重要性信息和预测结果，二进制文件则可能包含训练好的LightGBM模型权重。
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、推荐系统、购物篮分析等领域的研究，可以深入了解影响用户购物决策的关键因素。
行业应用：可为电商平台、零售商等提供数据支持，用于优化商品推荐、提升用户转化率和改善用户体验。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策制定，例如优化营销策略、调整产品定价、改进用户界面设计等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解特征工程和模型解释的重要性。
此数据集特别适合用于探索不同特征对用户购物行为的影响，帮助用户构建更精准的预测模型，提升业务决策的有效性。
