SETI射电信号检测模型预测结果数据集_SETI_Radio_Signal_Detection_Model_Prediction_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：SETI, 射电信号, 机器学习, 信号检测, 深度学习, 模型预测, 外星生命, 数据分析
数据概述：
该数据集包含SETI（地外文明搜寻计划）项目中，对射电信号检测的预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，是基于特定模型对SETI数据集的预测结果。
地理范围：数据基于SETI项目所观测的射电信号，观测区域为天文学观测范围。
数据维度：数据集包含以下几个关键字段：id（信号标识符），target（真实标签，0表示非信号，1表示信号），file_path（原始数据文件路径），fold（交叉验证折数），preds（模型预测概率）。
数据格式：CSV格式，文件名为oof_df.csv，包含模型的预测结果和原始数据的文件路径，便于进一步分析。此外，还包括了模型训练过程中的日志文件（train.log）以及训练好的模型权重文件（.pth格式）。
来源信息：数据来源于对SETI项目的相关数据进行机器学习模型训练后得到的预测结果，模型基于NFNets架构。
该数据集适合用于分析模型预测性能、探索信号特征，以及进行模型优化。
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、信号处理和机器学习交叉领域的学术研究，如信号检测算法评估、模型预测性能分析等。
行业应用：为SETI项目提供数据支持，可用于优化信号检测流程、提高检测准确率。
决策支持：支持科研人员对SETI项目的观测数据进行深入分析，辅助判断潜在的外星文明信号。
教育和培训：作为机器学习与天文学结合的案例，帮助学生和研究人员理解信号处理和模型构建。
此数据集特别适合用于评估模型在SETI数据集上的表现，探索影响预测结果的关键因素，并为未来的信号检测研究提供参考。
