自动机器学习遗传规划数据集AutoMLGPDataset-olegpushs
数据来源：互联网公开数据
标签：自动机器学习，遗传规划，数据集，算法优化，机器学习，数据挖掘，人工智能，算法研究
数据概述： 该数据集包含来自自动机器学习领域的研究数据，专注于遗传规划算法在机器学习模型优化中的应用。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内多个研究机构和企业的机器学习项目。
数据维度：数据集包括遗传规划算法的优化过程数据，涵盖模型参数、优化迭代次数、评估指标、计算资源消耗等变量。还包括不同优化任务的结果对比数据。
数据格式：数据提供为CSV和JSON格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的研究项目和竞赛数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自动机器学习、算法优化及人工智能等领域，特别是在遗传规划算法的研究和应用中具有重要价值。
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：适用于遗传规划算法在机器学习优化中的研究，如算法性能分析、参数调优、算法改进等。
行业应用：可以为人工智能、机器学习行业提供数据支持，特别是在模型优化、算法自动化和计算资源管理方面。
决策支持：支持机器学习模型的优化策略制定和计算资源分配，帮助相关领域制定更好的数据处理与应用策略。
教育和培训：作为人工智能、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解遗传规划和自动机器学习技术。
此数据集特别适合用于探索遗传规划算法在自动机器学习中的优化效果，帮助用户实现模型优化、参数调优和计算资源节约等目标，促进自动机器学习技术的发展。
