航空事故严重程度评估数据集AirplaneAccidentSeverityAssessment-omkardray
数据来源：互联网公开数据
标签：航空安全，事故分析，风险评估，机器学习，事故严重度，飞行安全，数据预测，特征工程
数据概述：
该数据集包含来自航空事故调查的结构化数据，记录了与飞机事故相关的多项关键指标，用于评估事故的严重程度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为用于建模与分析的静态数据集。
地理范围：数据集未明确地理范围，但数据内容与航空事故相关，具有普适性。
数据维度：数据集包括多个特征，如安全评分（Safety_Score）、距离上次检查天数（Days_Since_Inspection）、总安全投诉数量（Total_Safety_Complaints）、控制指标（Control_Metric）、湍流强度（Turbulence_In_gforces）、客舱温度（Cabin_Temperature）、事故类型代码（Accident_Type_Code）、最大海拔高度（Max_Elevation）、违规次数（Violations）、恶劣天气指标（Adverse_Weather_Metric）以及事故ID（Accident_ID）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv，test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于公开的航空事故调查记录，并经过结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于航空安全领域的研究与应用，特别是事故严重程度的预测与风险评估。
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：适用于航空安全、风险管理和机器学习交叉领域的学术研究，如事故严重程度预测、关键影响因素分析等。
行业应用：为航空公司、航空管理机构和保险公司提供数据支持，尤其在风险评估、安全改进策略制定和事故预防方面。
决策支持：支持航空安全部门的决策制定，帮助优化飞行安全措施，提升整体安全水平。
教育和培训：作为航空工程、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解航空事故的影响因素，并进行模型训练。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估航空事故的潜在风险，并探索不同因素对事故严重程度的影响。
