Explainable_Machine_Learning_Based石英成因判别研究数据

数据集概述

本数据集围绕石英成因判别展开，通过激光剥蚀电感耦合等离子体质谱法采集不同地质成因石英样品的微量元素数据，包含斑岩、伟晶岩等八类地质形成的石英样品，以铝、钛等八种特定微量元素为特征，用于石英成因的机器学习模型训练与分析。

文件详解

• 文件名称：Quartz_trace elements.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：包含石英样品的微量元素检测数据，涉及Al（铝）、Ti（钛）、Li（锂）、Ge（锗）、Fe（铁）、Na（钠）、K（钾）、P（磷）八种特征元素，以及对应石英样品的地质成因信息（如斑岩、伟晶岩等）。

适用场景

• 地质成因判别研究：利用微量元素数据训练机器学习模型，实现不同地质形成石英的自动化判别。
• 矿产资源勘探：通过石英成因分析辅助识别潜在的矿产资源类型与分布区域。
• 地球化学特征研究：探究不同地质环境下石英微量元素的赋存规律与成因机制。
• 机器学习模型应用：验证可解释机器学习算法在地质数据分析中的有效性与准确性。