SETI地外文明信号检测模型预测数据集_SETI_Breakthrough_Listen_Signal_Detection_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：SETI, 地外文明, 信号检测, 机器学习, 深度学习, 预测分析, 宇宙学, 数据建模
数据概述：
该数据集包含SETI（搜寻地外文明计划）项目的数据，记录了通过机器学习模型对候选地外文明信号的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为SETI项目在特定时间段内收集和分析的数据。
地理范围：数据来源于SETI项目所观测的天文数据，观测范围涵盖宇宙空间。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：id（观测信号的唯一标识符），target（信号的真实标签，0代表非地外文明信号，1代表地外文明信号），file_path（原始观测数据的存储路径），fold（交叉验证的折数），preds（模型对信号的预测概率）。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_df.csv，包含模型预测结果的汇总信息。另有.pth文件，为深度学习模型权重文件，以及train.log文件，记录了模型训练过程。
来源信息：数据来源于SETI项目，并由参与者利用深度学习模型进行处理和预测，生成模型预测结果。
该数据集适合用于SETI相关研究、地外文明信号检测分析和机器学习模型性能评估。
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：适用于天文学、宇宙学、信号处理和机器学习交叉领域的学术研究，如地外文明信号检测模型的优化、特征工程研究等。
行业应用：为SETI研究机构和相关项目提供数据支持，尤其是在信号检测、模型构建和性能评估方面。
决策支持：支持SETI项目的信号筛选和优先分析，加速潜在地外文明信号的发现。
教育和培训：作为机器学习、深度学习和天文学课程的实训材料，帮助学生理解模型预测在SETI项目中的应用。
此数据集特别适合用于探索模型预测结果与实际观测信号之间的关系，评估不同模型的性能，并促进地外文明信号检测技术的发展，帮助用户提升信号检测的准确性和效率。
