机器学习模型性能_尼日利亚阿布贾尼亚尼亚_马拉拉巴城镇贫困家庭用水量预测代码

数据集概述

本数据集包含用于处理尼日利亚阿布贾联邦首都区尼亚尼亚-马拉拉巴城镇供水数据的Python代码，核心目标是预测当地贫困家庭的用水量。代码基于JupyterLab编写，可在Python IDE中运行，为相关预测任务提供技术实现支持。

文件详解

• 文件名称: Performance of Machine Learning Models/PhD Model Performance WDN.ipynb
• 文件格式: Jupyter Notebook（.ipynb）
• 内容说明: 该代码文件用于处理尼亚尼亚-马拉拉巴供水数据，实现机器学习模型性能评估及贫困家庭用水量预测功能，包含数据处理与模型实现的代码逻辑。

适用场景

• 供水系统数据分析: 用于处理城镇供水数据，探索用水量影响因素
• 机器学习模型应用: 验证预测贫困家庭用水量的模型性能
• 城市资源管理研究: 为低收入群体水资源分配优化提供数据支持
• 公共卫生与社会政策分析: 辅助评估贫困家庭用水需求及资源保障策略