https://github.com/KonstT-math/Multinomial-Logistic-Regression

Multinomial-Logistic-Regression项目是一个基于Python实现的多项式逻辑回归算法，其中的csv文件主要用于演示和验证该算法的正确性和有效性。该项目中包含的csv文件有：

1. `data.csv`: 用于训练和测试多项式逻辑回归模型的数据集，其中包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了1000行数据，每一行数据包含了5个输入特征和1个对应的标签。

2. `test.csv`: 用于测试模型性能的数据集，也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了100行数据，每一行数据同样包含了5个输入特征和1个对应的标签。

3. `test2.csv`: 另一个用于测试模型性能的数据集，也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了100行数据，每一行数据同样包含了5个输入特征和1个对应的标签。

这些csv文件包含了用于演示和验证多项式逻辑回归算法的数据集。用户可以使用这些数据集来测试该算法的正确性和有效性，并应用于实际的业务场景中。

相关问题

请帮我 讲解下https://github.com/KonstT-math/Multinomial-Logistic-Regression这个项目的csv文件

Multinomial-Logistic-Regression项目是一个用Python实现的多项式逻辑回归算法，其中包含了两个csv文件：

1. `train.csv`: 用于训练模型的数据集，其中包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了1000行数据，每一行数据包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中，前6个输入特征为实数，最后一个输入特征为整数。标签有3种可能的取值。

2. `test.csv`: 用于测试模型性能的数据集，也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了400行数据，每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中，前6个输入特征为实数，最后一个输入特征为整数。

这些csv文件用于演示和验证多项式逻辑回归算法的正确性和有效性。用户可以使用这些数据集来测试该算法的性能，并应用于实际的业务场景中。

请帮我 讲解下 https://github.com/KonstT-math/Multinomial-Logistic-Regression 这个项目的四个csv文件分别有什么作用

Multinomial-Logistic-Regression项目是一个基于Python实现的多项式逻辑回归算法，其中包含了四个csv文件：

1. `train.csv`: 用于训练模型的数据集，其中包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了210行数据，每一行数据包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中，前6个输入特征为实数，最后一个输入特征为整数。标签有3种可能的取值。

2. `test.csv`: 用于测试模型性能的数据集，也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了90行数据，每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中，前6个输入特征为实数，最后一个输入特征为整数。

3. `train2.csv`: 另一个用于训练模型的数据集，其中包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了200行数据，每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中，前6个输入特征为实数，最后一个输入特征为整数。标签有3种可能的取值。

4. `test2.csv`: 另一个用于测试模型性能的数据集，也包含了输入特征和对应的标签。该文件包含了100行数据，每一行数据同样包含了7个输入特征和1个对应的标签。其中，前6个输入特征为实数，最后一个输入特征为整数。

这些csv文件用于演示和验证多项式逻辑回归算法的正确性和有效性。用户可以使用这些数据集来测试该算法的性能，并应用于实际的业务场景中。其中，`train.csv`和`test.csv`是一个数据集的不同部分，`train2.csv`和`test2.csv`是另一个数据集的不同部分。