气温预测模型结果数据集TemperaturePredictionModelResults-doleh23
数据来源：互联网公开数据
标签：气温预测，时间序列，机器学习，预测模型，模型融合，气象数据，CatBoost，LightGBM
数据概述：
该数据集包含由多种机器学习模型预测的气温数据，用于评估和比较不同预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据字段命名推测为针对特定时间段的预测结果。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据数据内容推测与气温预测相关。
数据维度：数据集包含多个文件，每个文件代表一种预测模型的结果，主要字段包括“contest-tmp2m-14d__tmp2m”（预测气温值）和“index”（时间索引）。
数据格式：CSV格式，包含以下文件：final_predictions.csv、catboost1.csv、catboost2.csv、lightgbm.csv、ridge.csv。
来源信息：数据来源于气温预测竞赛或研究，已进行模型预测处理。
该数据集适合用于气温预测模型评估、模型融合以及时间序列分析研究。
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：适用于气象学、气候学、机器学习等领域的研究，例如预测模型性能比较、模型融合策略研究等。
行业应用：可以为气象服务、能源行业、农业等领域提供数据支持，用于气温预测、气候风险评估等方面。
决策支持：支持气象部门或相关行业进行天气预报、风险管理和资源规划。
教育和培训：作为机器学习、时间序列分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解预测模型和评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同预测模型的优劣，并为构建更准确的气温预测模型提供参考。
