船舶轨迹预测特征工程数据集ShipTrajectoryPredictionFeatureEngineeringDataset-joker47
数据来源：互联网公开数据
标签：船舶轨迹, 预测模型, 特征工程, 时序数据, GBDT, 航运分析, 数据建模, 机器学习
数据概述：
该数据集包含船舶航行轨迹数据，记录了船舶在特定时间内的位置、速度、航向等信息，以及经过特征工程处理后的衍生变量，用于构建船舶轨迹预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含时间相关的特征，如日期、小时、星期等，推测为一段时间内的航行数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含了船舶的经纬度信息（x, y），可用于分析特定海域或航线的船舶行为。
数据维度：数据集包括多种特征，涵盖船舶的原始轨迹信息（如经纬度、速度、航向）、时间信息（如日期、小时、星期）、以及经过特征工程处理后的统计量和衍生变量。具体字段包括：ship, x, y, v, d, time, v_initial, date, hour, weekday, x_begin, y_begin, v_begin, d_begin, x_end, y_end, v_end, d_end, time_diff, length_trade, max_trade, min_trade, mean_trade, std_trade, skew_trade, median_trade, mode_trade, max_min_trade, avg_length_trade, v_initial_skew_max_0_4, v_initial_skew_min_0_4, v_initial_skew_mean_0_4, v_initial_skew_std_0_4, v_initial_skew_max_4_10, v_initial_skew_min_4_10, v_initial_skew_mean_4_10, v_initial_skew_std_4_10, v_initial_skew_max_4_8, v_initial_skew_min_4_8, v_initial_skew_mean_4_8, v_initial_skew_std_4_8, x_max, x_min, x_mean, x_std, x_skew, x_sum, x_median, x_count, x_mode, y_max, y_min, y_mean, y_std, y_skew, y_sum, y_median, y_count, y_mode, v_max, v_min, v_mean。
数据格式：CSV格式，包含train_label.csv和test_label.csv两个文件，便于数据读取和模型训练。
来源信息：数据来源于船舶航行轨迹记录，经过特征工程处理，适用于构建基于梯度提升决策树（GBDT）等模型的轨迹预测任务。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于航运领域、交通运输工程等领域的学术研究，如船舶轨迹预测、异常行为检测、航线规划优化等。
行业应用：可以为航运公司、港口管理部门等提供数据支持，尤其是在船舶调度、风险管理、效率提升等方面。
决策支持：支持航运相关的决策制定，如航线规划、拥堵预测、安全预警等。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实践素材，帮助学生理解时序数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索船舶航行规律，构建预测模型，优化航运管理，提升航运效率和安全性。
