预测概率样本数据集PredictionProbabilitySampleDataset-hodasherif
数据来源：互联网公开数据
标签：概率预测, 数据样本, 机器学习, 模型评估, 数据分析, 样本数据, 二元分类, 概率分布
数据概述：
该数据集包含一组预测概率样本，记录了每个样本的ID与其对应的预测概率值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态样本数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用机器学习模型评估场景。
数据维度：数据集包含“Id”（样本标识符）和“Probability”（预测概率）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sampleEntry.csv，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源未知，但数据本身结构清晰，适用于快速验证模型输出或进行概率分布分析。
该数据集适合用于机器学习模型的输出概率评估，以及概率分布的分析。
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评估、概率分布分析等研究，如二元分类模型输出概率校准、模型预测置信度分析。
行业应用：可用于评估各类机器学习模型的性能，尤其是在风险评估、信用评分、欺诈检测等需要概率输出的场景。
决策支持：支持基于概率的决策制定，例如根据预测概率调整决策阈值，提升决策准确性。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型输出的概率含义。
此数据集特别适合用于研究预测概率的分布特征，以及不同模型预测结果的对比分析，从而帮助用户优化模型性能、提升预测精度。
