工业设备故障预测提交数据集IndustrialEquipmentFailurePredictionSubmissionDataset-mehrankazeminia
数据来源：互联网公开数据
标签：设备故障预测, 工业物联网, 机器学习, 故障诊断, 预测模型, 生产优化, 二元分类, 制造业
数据概述：
该数据集包含用于预测工业设备故障的提交数据，记录了设备ID与对应的故障状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但可推测为特定时间点的设备故障预测结果。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为应用于工业生产环境的设备。
数据维度：包括“id”（设备唯一标识符）和“Machine failure”（二元分类标签，表示设备是否发生故障，0代表未发生故障，1代表发生故障）。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于工业设备故障预测比赛的提交文件，用于评估预测模型的性能。
该数据集适用于工业设备故障预测模型评估与优化。
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：适用于机器学习与工业物联网交叉领域的学术研究，如故障预测算法性能评估、特征重要性分析等。
行业应用：为制造业企业提供数据支持，特别是在预防性维护、设备健康管理、生产效率提升等方面。
决策支持：支持企业制定设备维护策略，优化生产计划，降低运营成本。
教育和培训：作为机器学习、工业物联网等相关课程的实训素材，用于学生进行模型训练与性能评估。
此数据集特别适合用于评估和比较不同故障预测模型的性能，帮助用户优化设备维护策略，提高生产效率。
