全球矿石元素成分预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：矿石,元素成分,地理定位,矿物预测,地球化学,地质学,数据分析
数据概述：
本数据集包含全球各地矿石的地理定位点及其测量的元素成分数据。数据集中每个样本点记录了多个可能的目标元素，每个目标元素都有一个二元结果，表示该元素是否存在。数据集特征数量大致为（记录数 x 目标数），每个样本的元素成分以百万分比（ppm）表示，用于衡量元素的含量。数据分布不均，表明样本结构需要考虑。在某些情况下，不同矿物可能存在相似的元素成分，基于其地理位置可以合理假设这些矿物相似。数据集中的经度和纬度列选择了一个100米 x 100米的地球方格，仅包含该方格内的样本位置。通常来说，这是一个很大的空间区域，但似乎某种矿物只与特定的site_name相关联。假设各种矿物的成分具有遗传特性，矿物成分的变化原因（如optype, pground, 和gangue）尚不清楚。假设元素成分决定了哪些其他元素会与该元素矿化，因此如果知道其某些邻近元素的成分，应该能够预测未来目标元素的成分。
数据用途概述：
该数据集适用于矿石元素成分预测、矿物分布研究和地质学分析等场景。研究人员可以利用此数据预测未发现或未识别样本的成分，从而加快矿石资源的勘探速度，为历史矿场调查方法提供实证依据。数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解矿物成分预测的科学方法和地质学原理。
举例：
数据集中包含全球各地矿石样本的地理坐标（经度和纬度）及其测量的元素成分数据。每个样本点记录了多个可能的矿物元素及其存在与否的结果。例如，一个样本点位于北纬22.5度，东经114度，该样本点被发现含有铁、铜和锌三种元素，其中铁和铜存在，锌不存在。这些信息可以帮助研究人员预测特定区域可能存在的矿物元素及其含量，从而指导矿石资源的勘探和开发。
