自动化特征工程演示数据集AutomatedFeatureEngineeringDemoDataset-willkoehrsen
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程，数据集，机器学习，数据预处理，自动化，数据分析，人工智能，数据科学
数据概述： 该数据集用于演示自动化特征工程的过程和效果，记录了原始数据经过特征提取，转换和选择后的特征集合。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为演示用途，无具体时间限制。
地理范围：数据覆盖范围不限，适用于通用数据集。
数据维度：数据集包括原始特征和通过自动化方法生成的衍生特征，涵盖数值型，类别型等多种数据类型。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集的演示版本，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于特征工程，机器学习模型训练及数据分析等领域的教学和研究，特别是在自动化特征生成，特征选择等技术任务中具有重要价值。
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：适用于特征工程方法研究，自动化数据处理等学术研究，如特征生成算法比较，特征选择策略分析等。
行业应用：可以为数据科学项目提供数据支持，特别是在机器学习模型优化，数据分析流程自动化方面。
决策支持：支持数据预处理流程的优化和模型性能的提升，帮助用户制定更高效的数据处理策略。
教育和培训：作为数据科学，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解特征工程的方法和工具。
此数据集特别适合用于探索自动化特征工程技术，帮助用户实现特征生成，特征选择和模型优化等目标，为数据科学项目和机器学习应用提供技术支持。
