支持向量回归模型10折交叉验证数据集SVRModels10-FoldsDataset-cdeotte
数据来源：互联网公开数据
标签：支持向量回归，机器学习，交叉验证，数据集，回归分析，模型评估，统计学习，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含支持向量回归（SVR）模型在10折交叉验证过程中的训练和测试数据，记录了模型在不同数据划分下的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，主要关注模型训练和评估的过程。
地理范围：无地理范围限制，适用于任何领域的回归分析任务。
数据维度：数据集包括训练集、测试集、模型参数、预测结果、评估指标（如均方误差、决定系数等）以及交叉验证的划分方案。
数据格式：数据提供为CSV或JSON格式，便于进行模型训练和性能评估。
来源信息：数据来源于机器学习领域的公开研究或竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习模型评估、回归分析及统计学习等领域，特别是在支持向量回归模型的性能比较和优化方面具有重要应用价值。
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：适用于支持向量回归模型的性能研究、参数优化及回归分析等学术研究，如不同核函数的比较、模型泛化能力评估等。
行业应用：可以为金融、经济、工程等领域的回归预测提供数据支持，特别是在需求预测、价格预测等应用场景。
决策支持：支持回归模型的性能评估和选择，帮助相关领域制定更准确的预测和决策策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘及统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解支持向量回归及交叉验证技术。
此数据集特别适合用于探索支持向量回归模型的性能规律与优化方法，帮助用户实现更准确的回归预测，提升模型的泛化能力和预测精度，为各类回归任务提供可靠的数据支持。
