空气质量预测PM2-5数据集AirQualityPredictionPM2-5Dataset-knightraphael
数据来源：互联网公开数据
标签：空气质量, PM2.5, 预测, 环境科学, 机器学习, 时空数据, 地理信息, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于预测空气中PM2.5（细颗粒物）浓度的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为一次静态快照或特定时间段的集合。
地理范围：数据包含经纬度信息，覆盖特定地理区域，具体区域未明确说明，但可用于分析PM2.5的时空分布特征。
数据维度：数据集由三个CSV文件构成。train_x.csv包含经度和纬度信息（lon和lat），用于作为预测模型的输入特征。train_y.csv包含PM2.5浓度值，作为目标变量。test_x.csv同样包含经纬度信息，用于测试模型的预测性能。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据处理和分析。
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：适用于环境科学、气象学和地理信息系统等领域的学术研究，例如PM2.5浓度预测模型构建、污染源分析、空气质量时空演变研究等。
行业应用：可以为环保部门、城市规划部门提供数据支持，用于空气质量监测与预警、污染治理策略制定、环境影响评估等。
决策支持：支持政府部门和相关机构进行空气质量相关的决策，优化城市环境管理，改善居民生活质量。
教育和培训：作为环境科学、数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于构建PM2.5浓度预测模型，探索PM2.5浓度与地理位置之间的关系，以及评估不同机器学习算法的预测效果。
