数据集概述
本数据集是论文“Benford's law as debris flow detector in seismic signals”的支持材料，包含随机森林模型源代码、训练好的模型文件、58个泥石流事件的特征图及拟合曲线压缩包，以及事件详情与拟合参数表格，共4个文件，用于支持基于Benford定律的地震信号泥石流检测研究。
文件详解
- 随机森林模型源代码
- 文件名称：random_forest_model.py
- 文件格式：.py
- 字段映射介绍：未提供具体字段映射，为实现随机森林模型的代码文件
- 训练好的机器学习模型
- 文件名称：Random_Forest_model.pkl
- 文件格式：.pkl
- 字段映射介绍：已训练完成的随机森林模型文件，用于直接加载和应用
- 特征图与拟合曲线压缩包
- 文件名称：FiguresSI.zip
- 文件格式：.zip
- 字段映射介绍：包含58个泥石流事件的Benford定律特征图及指数拟合曲线
- 泥石流事件详情表格
- 文件名称：Table2DebrisFlowEventDetails.xlsx
- 文件格式：.xlsx
- 字段映射介绍：记录58个泥石流事件的详细信息及指数拟合参数
数据来源
GitHub仓库https://github.com/Nedasd/Benfords_law_as_mass_movements_detector.git
适用场景
- 地震信号泥石流检测研究：利用Benford定律特征和随机森林模型分析地震信号中的泥石流事件
- 机器学习模型应用：直接使用训练好的随机森林模型进行泥石流检测验证
- 泥石流事件特征分析：通过特征图和事件详情表格研究泥石流事件的Benford定律特征规律
- 学术研究支持：为相关论文提供可复现的模型、代码和数据支持
