预测目标值回归数据集TargetValuePredictionRegression-shaz13
数据来源：互联网公开数据
标签：回归分析, 预测模型, 数据建模, 机器学习, 目标变量, 数据集, ID, 数值预测
数据概述：
该数据集包含两份CSV文件，记录了ID与目标变量之间的对应关系，用于训练和评估回归预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的回归预测任务。
数据维度：数据集包含两个主要字段：ID（样本唯一标识符）和target（目标变量的数值）。
数据格式：CSV格式，便于数据读取和分析。包含两个文件：baseline_submission_with_leaks.csv和baseline_submission_with_leaks_ROUNDED_MINUS2.csv。其中，baseline_submission_with_leaks.csv提供了原始目标值，baseline_submission_with_leaks_ROUNDED_MINUS2.csv提供了经过处理的目标值。
来源信息：数据来源于公开的数据集，用于预测目标变量。
该数据集适合用于回归模型的训练、评估和比较，例如线性回归、梯度提升树等。
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：适用于回归预测模型的研究与开发，例如探索不同特征工程、模型结构和参数对预测性能的影响。
行业应用：可应用于各类需要预测数值的行业，如金融、医疗、市场营销等，用于预测销售额、患者病情指标等。
决策支持：用于支持决策制定，例如根据历史数据预测未来趋势，辅助决策者制定策略。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实践案例，帮助学生理解回归分析的基本原理和应用。
此数据集特别适合用于探索数据预处理、特征工程对回归模型的影响，以及不同模型在预测精度上的差异，帮助用户提升预测能力。
