气温预测模型提交结果数据集_Temperature_Prediction_Model_Submission_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：气温预测, 时间序列, 深度学习, 机器学习, 模型评估, 气象数据, 预测结果, 提交文件
数据概述：
该数据集包含基于不同机器学习模型的气温预测结果，用于评估不同模型在气温预测任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从“contest-tmp2m-14d__tmp2m”字段推测，可能与14天内的气温预测相关。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可用于评估模型在特定气象条件下的预测能力。
数据维度：数据集包含“index”和“contest-tmp2m-14d__tmp2m”两个主要数据项，其中“index”为索引，"contest-tmp2m-14d__tmp2m"为预测气温值。
数据格式：CSV格式，包括submission_gru.csv, submission_lstm.csv, submission_mlp.csv, submission_trans.csv, submission_lgbm.csv等文件，分别对应不同模型的预测结果。另外包括.pth, .pkl, .h5和.parquet等格式，可能包含模型权重、中间结果和数据处理相关信息。
来源信息：数据来源于气温预测竞赛或相关研究项目，由不同模型生成的预测结果。已进行模型预测，并以提交文件的形式呈现。
该数据集适合用于模型评估、比较不同预测模型的性能，以及研究时间序列预测方法。
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：适用于时间序列预测、机器学习模型比较、深度学习模型优化等研究，如评估不同模型在气温预测任务上的准确性、稳定性。
行业应用：可以为气象服务、能源管理等行业提供数据支持，用于提高气温预测的精度，优化能源调度、灾害预警等。
决策支持：支持气象部门、研究机构等进行模型选择和优化，为天气预报和气候预测提供决策依据。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、时间序列分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践气温预测模型。
此数据集特别适合用于评估不同预测模型在气温预测任务上的性能差异，并探索提升预测精度的策略，帮助用户优化模型选择、提高预测准确性。
