钢铁板材缺陷检测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：钢铁板材,缺陷检测,机器学习,工业应用,数据挖掘,质量控制,故障分类
数据概述：
本数据集来自UCI机器学习库，包含对钢铁板材表面缺陷的详细记录和分类信息。数据集涵盖了1992年至1993年间收集的样本数据，每个样本记录了板材的多种物理特征和缺陷类型。数据集中的目标变量包括六种具体的缺陷类型（Pastry、Z_Scratch、K_Scratch、Stains、Dirtiness、Bumps）以及一个其他缺陷类别（Other_Faults），总计7种缺陷类型。独立变量则包括板材尺寸、面积、周长、亮度等物理特征以及对这些特征的衍生指标，共计27个特征。
数据用途概述：
该数据集适用于钢铁工业中的缺陷检测、质量控制和故障分类等应用场景。通过分析数据集，研究人员可以开发和训练机器学习模型，以自动识别和分类钢铁板材上的各种缺陷，提高生产效率和产品质量。此外，数据集也适用于教育培训，帮助学习者了解工业数据挖掘和机器学习的实际应用。
