honicky/polynomial-fit-data

该数据集包含200个特征和200个标签，所有特征和标签的数据类型均为float32。数据集分为训练集和测试集，训练集包含200万个样本，测试集包含1000个样本。数据集的下载大小为1282292543字节，数据集的总大小为1712856000字节。

The dataset contains 200 features and 200 labels, all of which are of type float32. The dataset is divided into a training set and a test set, with the training set containing 2 million samples and the test set containing 1000 samples. The download size of the dataset is 1282292543 bytes, and the total size of the dataset is 1712856000 bytes.

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

特征

• feature_1 (dtype: float32)
• feature_2 (dtype: float32)
• feature_3 (dtype: float32)
• feature_4 (dtype: float32)
• feature_5 (dtype: float32)
• feature_6 (dtype: float32)
• feature_7 (dtype: float32)
• feature_8 (dtype: float32)
• feature_9 (dtype: float32)
• feature_10 (dtype: float32)
• feature_11 (dtype: float32)
• feature_12 (dtype: float32)
• feature_13 (dtype: float32)
• feature_14 (dtype: float32)

标签

• label_1 (dtype: float32)
• label_2 (dtype: float32)
• label_3 (dtype: float32)
• label_4 (dtype: float32)
• label_5 (dtype: float32)
• label_6 (dtype: float32)
• label_7 (dtype: float32)
• label_8 (dtype: float32)
• label_9 (dtype: float32)
• label_10 (dtype: float32)
• label_11 (dtype: float32)
• label_12 (dtype: float32)
• label_13 (dtype: float32)
• label_14 (dtype: float32)
• label_15 (dtype: float32)
• label_16 (dtype: float32)
• label_17 (dtype: float32)
• label_18 (dtype: float32)
• label_19 (dtype: float32)
• label_20 (dtype: float32)
• label_21 (dtype: float32)
• label_22 (dtype: float32)
• label_23 (dtype: float32)
• label_24 (dtype: float32)
• label_25 (dtype: float32)
• label_26 (dtype: float32)
• label_27 (dtype: float32)
• label_28 (dtype: float32)
• label_29 (dtype: float32)
• label_30 (dtype: float32)
• label_31 (dtype: float32)
• label_32 (dtype: float32)
• label_33 (dtype: float32)
• label_34 (dtype: float32)
• label_35 (dtype: float32)
• label_36 (dtype: float32)
• label_37 (dtype: float32)
• label_38 (dtype: float32)
• label_39 (dtype: float32)
• label_40 (dtype: float32)
• label_41 (dtype: float32)
• label_42 (dtype: float32)
• label_43 (dtype: float32)
• label_44 (dtype: float32)
• label_45 (dtype: float32)
• label_46 (dtype: float32)
• label_47 (dtype: float32)
• label_48 (dtype: float32)
• label_49 (dtype: float32)
• label_50 (dtype: float32)
• label_51 (dtype: float32)
• label_52 (dtype: float32)
• label_53 (dtype: float32)
• label_54 (dtype: float32)
• label_55 (dtype: float32)
• label_56 (dtype: float32)
• label_57 (dtype: float32)
• label_58 (dtype: float32)
• label_59 (dtype: float32)
• label_60 (dtype: float32)
• label_61 (dtype: float32)
• label_62 (dtype: float32)
• label_63 (dtype: float32)
• label_64 (dtype: float32)
• label_65 (dtype: float32)
• label_66 (dtype: float32)
• label_67 (dtype: float32)
• label_68 (dtype: float32)
• label_69 (dtype: float32)
• label_70 (dtype: float32)
• label_71 (dtype: float32)
• label_72 (dtype: float32)
• label_73 (dtype: float32)
• label_74 (dtype: float32)
• label_75 (dtype: float32)
• label_76 (dtype: float32)
• label_77 (dtype: float32)
• label_78 (dtype: float32)
• label_79 (dtype: float32)
• label_80 (dtype: float32)
• label_81 (dtype: float32)
• label_82 (dtype: float32)
• label_83 (dtype: float32)
• label_84 (dtype: float32)
• label_85 (dtype: float32)
• label_86 (dtype: float32)
• label_87 (dtype: float32)
• label_88 (dtype: float32)
• label_89 (dtype: float32)
• label_90 (dtype: float32)
• label_91 (dtype: float32)
• label_92 (dtype: float32)
• label_93 (dtype: float32)
• label_94 (dtype: float32)
• label_95 (dtype: float32)
• label_96 (dtype: float32)
• label_97 (dtype: float32)
• label_98 (dtype: float32)
• label_99 (dtype: float32)
• label_100 (dtype: float32)
• label_101 (dtype: float32)
• label_102 (dtype: float32)
• label_103 (dtype: float32)
• label_104 (dtype: float32)
• label_105 (dtype: float32)
• label_106 (dtype: float32)
• label_107 (dtype: float32)
• label_108 (dtype: float32)
• label_109 (dtype: float32)
• label_110 (dtype: float32)
• label_111 (dtype: float32)
• label_112 (dtype: float32)
• label_113 (dtype: float32)
• label_114 (dtype: float32)
• label_115 (dtype: float32)
• label_116 (dtype: float32)
• label_117 (dtype: float32)
• label_118 (dtype: float32)
• label_119 (dtype: float32)
• label_120 (dtype: float32)
• label_121 (dtype: float32)
• label_122 (dtype: float32)
• label_123 (dtype: float32)
• label_124 (dtype: float32)
• label_125 (dtype: float32)
• label_126 (dtype: float32)
• label_127 (dtype: float32)
• label_128 (dtype: float32)
• label_129 (dtype: float32)
• label_130 (dtype: float32)
• label_131 (dtype: float32)
• label_132 (dtype: float32)
• label_133 (dtype: float32)
• label_134 (dtype: float32)
• label_135 (dtype: float32)
• label_136 (dtype: float32)
• label_137 (dtype: float32)
• label_138 (dtype: float32)
• label_139 (dtype: float32)
• label_140 (dtype: float32)
• label_141 (dtype: float32)
• label_142 (dtype: float32)
• label_143 (dtype: float32)
• label_144 (dtype: float32)
• label_145 (dtype: float32)
• label_146 (dtype: float32)
• label_147 (dtype: float32)
• label_148 (dtype: float32)
• label_149 (dtype: float32)
• label_150 (dtype: float32)
• label_151 (dtype: float32)
• label_152 (dtype: float32)
• label_153 (dtype: float32)
• label_154 (dtype: float32)
• label_155 (dtype: float32)
• label_156 (dtype: float32)
• label_157 (dtype: float32)
• label_158 (dtype: float32)
• label_159 (dtype: float32)
• label_160 (dtype: float32)
• label_161 (dtype: float32)
• label_162 (dtype: float32)
• label_163 (dtype: float32)
• label_164 (dtype: float32)
• label_165 (dtype: float32)
• label_166 (dtype: float32)
• label_167 (dtype: float32)
• label_168 (dtype: float32)
• label_169 (dtype: float32)
• label_170 (dtype: float32)
• label_171 (dtype: float32)
• label_172 (dtype: float32)
• label_173 (dtype: float32)
• label_174 (dtype: float32)
• label_175 (dtype: float32)
• label_176 (dtype: float32)
• label_177 (dtype: float32)
• label_178 (dtype: float32)
• label_179 (dtype: float32)
• label_180 (dtype: float32)
• label_181 (dtype: float32)
• label_182 (dtype: float32)
• label_183 (dtype: float32)
• label_184 (dtype: float32)
• label_185 (dtype: float32)
• label_186 (dtype: float32)
• label_187 (dtype: float32)
• label_188 (dtype: float32)
• label_189 (dtype: float32)
• label_190 (dtype: float32)
• label_191 (dtype: float32)
• label_192 (dtype: float32)
• label_193 (dtype: float32)
• label_194 (dtype: float32)
• label_195 (dtype: float32)
• label_196 (dtype: float32)
• label_197 (dtype: float32)
• label_198 (dtype: float32)
• label_199 (dtype: float32)
• label_200 (dtype: float32)

数据集分割

• train
  • 字节数: 1712000000
  • 样本数: 2000000
• test
  • 字节数: 856000
  • 样本数: 1000

数据集大小

• 下载大小: 1282292543 字节
• 数据集大小: 1712856000 字节

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • train: data/train-*
    • test: data/test-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在多项式拟合这一经典机器学习任务中，该数据集通过系统化的数值模拟方法构建而成。其生成过程基于预设的多项式函数模型，在特定定义域内均匀采样自变量，并引入可控的高斯噪声以模拟真实观测中的不确定性。数据生成算法确保了特征与标签之间严格遵循多项式映射关系，同时通过大规模采样（训练集包含200万样本，测试集包含1000样本）保证了统计上的充分性，为模型训练与评估提供了坚实的数值基础。

特点

该数据集的核心特征在于其高度结构化的数值设计，包含14个浮点型特征和200个浮点型标签，构成了一个典型的多输入、多输出回归任务框架。数据以32位浮点数格式存储，确保了数值精度与计算效率的平衡。数据规模庞大，总大小约1.71 GB，训练集与测试集划分明确，便于直接用于模型训练与泛化性能评估。其清晰的多项式内在规律为研究模型对复杂非线性关系的拟合能力提供了理想基准。

使用方法

该数据集适用于监督学习场景，用户可通过Hugging Face数据集库直接加载，并利用默认配置区分训练与测试分割。在多项式回归、神经网络拟合等任务中，可将14维特征作为输入，对应的200维标签作为回归目标。研究者可基于此数据集开发、比较不同回归算法的性能，或探究模型在高维输出空间中的预测能力。数据以标准浮点数组形式呈现，易于集成至主流机器学习框架进行端到端的模型训练与验证。

背景与挑战

背景概述

多项式拟合作为回归分析中的经典问题，在机器学习与统计学领域具有深远的研究历史。honicky/polynomial-fit-data数据集由研究人员honicky构建并发布于HuggingFace平台，其核心研究目标在于为高维多项式回归模型提供大规模、结构化的基准测试数据。该数据集通过模拟生成包含14个特征与200个连续标签的样本，旨在评估模型在复杂非线性关系下的拟合能力与泛化性能。它的出现为回归算法的比较与优化提供了标准化的实验环境，尤其对推动高维函数逼近与模型复杂度控制的研究具有重要价值。

当前挑战

该数据集致力于解决高维多项式回归中的核心挑战，即模型如何在特征维度有限而标签维度极高的场景下，精准捕捉复杂的非线性映射关系，同时避免过拟合与维度灾难。在构建过程中，生成兼具广泛覆盖性与合理分布的大规模合成数据是一大难点，需平衡计算资源与数据多样性。此外，确保特征与标签间数学关系的精确性，以及划分训练集与测试集以有效验证模型泛化能力，均对数据构建的严谨性提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在数值计算与机器学习领域，多项式拟合是探索变量间非线性关系的经典方法。honicky/polynomial-fit-data数据集通过提供大规模、高维度的特征与标签对，为研究人员构建和验证多项式回归模型提供了标准化的基准平台。该数据集常被用于评估不同拟合算法在复杂高维空间中的性能，尤其是在处理多重共线性、过拟合等常见挑战时，能够系统检验模型的泛化能力与稳定性。

解决学术问题

该数据集有效应对了高维多项式回归研究中缺乏统一、大规模基准数据的困境。它使得学者能够深入探究模型复杂度与样本量之间的平衡关系，为特征选择、正则化技术以及优化算法的比较研究提供了实证基础。通过提供精确的生成式数据，该数据集助力于理解模型在理想条件下的理论极限，推动了统计学习理论中关于偏差-方差权衡、维度灾难等核心议题的量化分析。

衍生相关工作

围绕该数据集，已衍生出一系列专注于高维回归与函数逼近的经典研究工作。这些工作包括开发新型的正则化策略以应对过拟合问题，设计高效的梯度下降变体用于大规模优化，以及探索神经网络与多项式模型之间的理论联系。此外，该数据集也常被用作对比基准，以验证符号回归、贝叶斯优化等高级拟合技术在复杂任务上的优越性，促进了计算数学与机器学习交叉领域的算法创新。