地震预测LightGBM模型预测结果与提交数据集EarthquakePredictionLightGBMModelPredictionandSubmissionData-jacksonroad
数据来源：互联网公开数据
标签：地震预测, 机器学习, LightGBM, 时间序列分析, 灾害预警, 模型评估, 预测结果, 数据分析
数据概述：
该数据集包含由LightGBM模型生成的地震预测结果以及提交文件，用于评估模型性能和参与地震预测竞赛。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，与地震预测事件相关。
地理范围：数据与地震发生地点相关，具体地理位置信息未在数据集中直接体现。
数据维度：
lgb_oof.csv：包含模型对训练集样本的预测结果“oof”字段。
lgb_submission_0929.csv：包含提交给竞赛的预测结果，包括“seg_id”（地震波段ID）和“time_to_failure”（预测的地震发生时间）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据集来源于地震预测相关竞赛或研究，用于模型训练、验证和结果提交。该数据集已进行模型预测和结果输出处理。
该数据集适合用于地震预测模型性能评估、时间序列数据分析和灾害预警研究。
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：适用于地震预测、时间序列分析、机器学习模型评估等领域的学术研究。
行业应用：为地震预警系统、灾害风险评估和减灾策略提供数据支持。
决策支持：支持地震灾害应对策略的制定和优化。
教育和培训：作为机器学习、时间序列分析和灾害管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解地震预测模型。
此数据集特别适合用于评估LightGBM模型在地震预测任务中的表现，探索时间序列数据与地震发生的关系，并优化预测模型的性能。
