数据集概述
该数据集包含通过MODFLOW物理模型生成的渗流梯度相关数据，以及用于分析水文地质和拦河坝参数影响、构建极限梯度提升（XGBoost）机器学习框架的脚本与代码，支持渗流梯度的预测及主导因素识别。
文件详解
- 文档文件：
- Exit Gradient Generation using Modflow and implementation in XGBoost/README.md：Markdown格式，介绍数据集用途，包括物理模型与机器学习框架的构建目标
- 数据文件（共8个.xlsx格式文件）：
- Models.xlsx、Models2.xlsx、Models3.xlsx、Models4.xlsx、Models5.xlsx、Models5 .xlsb.xlsx、Models7.xlsx：Excel表格，存储MODFLOW生成的渗流梯度相关数据
- 代码文件（共3个.py格式文件）：
- xgboost_mod.py、exit_grad_model.py、untitled3.py：Python脚本，用于实现XGBoost机器学习框架，进行渗流梯度预测与主导因素分析
适用场景
- 水文地质研究：分析水文地质参数对渗流梯度的影响
- 水利工程应用：评估拦河坝工程中渗流梯度的变化规律
- 机器学习建模：基于物理模型数据构建渗流梯度预测模型
- 因素识别分析：识别影响渗流梯度的关键主导因素
