棉兰老岛稻米产量预测数据集QRSP2v1-0-Mindanao
数据来源： 互联网公开数据（整合自菲律宾统计局、菲律宾大气地球物理天文服务管理局、美国国家海洋和大气管理局气候预测中心）
标签： 农业,稻米,产量预测,时间序列,菲律宾,棉兰老岛,气候数据,统计数据,机器学习
数据概述：
本数据集用于创建QRSP2v1.0-Mindanao模型，包含1584个稻米产量样本，覆盖菲律宾棉兰老岛地区。数据集分为三个子集：训练集（1104个样本）、验证集（240个样本）和测试集（240个样本）。数据整合了来自以下机构的信息：菲律宾统计局（PSA）、菲律宾大气地球物理天文服务管理局（PAGASA）以及美国国家海洋和大气管理局气候预测中心（NOAA CPC）。
数据集的字段包括：
Quarters: (季度, PSA) – 识别ID
Region: (区域, PSA)
Field Type: (田地类型, PSA)
Quarter Type: (季度类型, PSA)
Area Harvested: (收获面积, PSA)
Rainfall (F5-F10): (各月降雨量, PAGASA) – 当前季度及之前三个月。
SSTA El Nino 3.4 (F11-F16): (厄尔尼诺3.4海表温度异常, NOAA CPC) – 当前季度及之前三个月。
Production: (产量, PSA) – 标签（需要预测的目标变量）。
数据用途概述：
该数据集主要用于：
建立稻米产量预测模型，帮助农民和政府部门更好地规划农业生产。
研究气候因素（如降雨和厄尔尼诺现象）对稻米产量的影响。
评估不同区域和不同田地类型的稻米产量差异。
开发农业领域的机器学习应用。
时间序列分析和预测。
