组合特征数值数据集CombinationFeatureNumericalDataset-zekun98
数据来源：互联网公开数据
标签：特征工程, 数值分析, 数据挖掘, 机器学习, 数据集, 变量组合, 统计分析, 模型构建
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，记录了经过特征组合处理后的数值型数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围。
数据维度：数据集包含多个数值型变量，经过组合运算后产生新的特征。具体变量包括：287551, 2875511, 766436884100, 1286044729314, -58220831407881845, 1275512007080, 8236537874557, 1213625834099, 以及一系列00000000000开头的变量。
数据格式：CSV格式，文件名如example-east-22w5-32w45-csv等，便于数据处理与分析。
来源信息：数据来源于对原始数据进行特征组合后的结果，具体组合方式未知。
该数据集适合用于探索变量间组合对模型性能的影响。
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，探索不同变量组合方式对模型预测结果的影响。
行业应用：可以为数据分析、风险评估等领域提供数据支持，用于构建预测模型，优化模型性能。
决策支持：支持数据驱动的决策制定，例如在金融风控、用户行为分析等领域，通过特征组合提升模型准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实践案例，帮助学生理解特征组合的重要性。
此数据集特别适合用于研究不同特征组合对模型效果的影响，帮助用户提升模型预测能力和数据分析的深度。
