Data Structure ?
2.14M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
コンテキスト
このデータセットは、企業サンプルの財政危機予測に関するものです。
内容
**第1列**：**企業**はサンプル企業を表します。
**第2列**：**時期**はデータが属する異なる期間を示します。各企業の時系列の長さは**1**から**14**まで異なります。
**第3列**：目的変数は「**財政危機**」で表され、この値が -0.50 より大きい場合、その企業は**健全**（**0**）と見なされます。そうでない場合は、**財政危機に瀕している**（**1**）と見なされます。
**第4列から最後の列**：**x1** から **x83** で表される特徴量は、サンプル企業のいくつかの財務的および非財務的特性です。これらの特徴量は前の期間のもので、企業が財政危機に瀕するかどうかを予測するために使用されます（分類）。特徴量 **x80** は**カテゴリ変数**です。
たとえば、企業1は時期4で財政危機に瀕していますが、企業2は時期14でもまだ健全です。
このデータセットは*不均衡*（財政危機に瀕している企業が136社で、健全な企業が286社です。つまり、136の企業年度の観測値が財政危機に瀕しており、3546の企業年度の観測値が健全です）かつ*歪んでいる*ため、性能評価基準として**F値**を使用する必要があります。
このデータセットの**30%**はランダムに**ホールドアウトテストセット**として割り当てられるため、残りの**70%**は特徴選択とモデル選択、つまり**トレーニングセット**に使用されます。
注：
1 - このデータは分類問題と見なすことができます。
2 - このデータは回帰問題と見なすこともでき、その結果を分類に変換することができます。
3 - このデータは多次元時系列分類と見なすことができます。
着想
財政危機を最も示す特徴量はどれですか？
このデータセットで最も良い性能を発揮する機械学習モデルはどのタイプですか？
×
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