预测模型测试目标值数据集PredictionModelTestTargetValues-pluchme
数据来源：互联网公开数据
标签：预测模型, 目标值, 回归分析, 测试集, 数据预测, 模型评估, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于测试预测模型的数据，记录了与特定id关联的预测目标值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型测试的静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未知，取决于预测模型的应用场景。
数据维度：包括“id”（样本唯一标识符）和“target”（预测目标值）两个字段，适用于回归预测任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于模型测试，已进行预处理。
该数据集适合用于测试预测模型的效果和准确性。
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：适用于预测模型评估与优化相关的学术研究，如模型性能比较、误差分析等。
行业应用：可以为需要预测目标值的行业提供数据支持，例如金融风控、市场预测等。
决策支持：支持模型预测结果的验证和决策制定。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估流程。
此数据集特别适合用于评估预测模型的预测精度，帮助用户优化模型参数和提高模型性能。
