讲解下github中Multinomial-Logistic-Regression-main项目的csv文件

GitHub中Multinomial-Logistic-Regression-main项目的csv文件是用于训练和测试多项式逻辑回归模型的数据集。该数据集包含三个文件：

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8个输入特征和1个对应的标签，其中标签有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8个输入特征和1个对应的标签。

3. `sample_submission.csv`: 提交结果用的样本文件，包括了测试集中每个样本的ID和对应的预测标签。该文件包含了400行数据，每一行数据包含了1个ID和1个预测标签。

这些csv文件包含了用于训练和测试多项式逻辑回归模型的所有数据。用户可以使用这些数据来训练自己的多项式逻辑回归模型，并应用于实际的业务场景中。