Random_Forest_Based_电化学双层电容器电容预测数据集

数据集概述

本数据集为“基于随机森林的电化学双层电容器电容预测”研究专用数据，包含用于构建随机森林模型的194组数据，以及电容实际值、预测值和各特征对电容的贡献度数据，支持电化学储能领域的电容预测研究。

文件详解

• 文件名称：Dataset.xlsx
• 文件格式：XLSX
• 字段映射介绍：包含构建随机森林模型的194组基础数据，以及电容实际值、预测值字段，同时记录各输入特征对电容预测结果的贡献度信息。

数据来源

论文“Random forest based capacitance prediction in electrochemical double layer capacitors”

适用场景

• 电化学双层电容器性能预测: 利用随机森林模型数据，预测电容器的电容值，优化储能器件设计。
• 特征重要性分析: 基于各特征对电容的贡献度数据，识别影响电容性能的关键因素。
• 机器学习模型训练: 为电化学领域的随机森林模型训练提供标准化数据集，验证模型精度。
• 储能材料研发: 辅助分析材料特性与电容性能的关联，指导新型电化学储能材料开发。