室内环境监测数据与人员占用状态预测数据集IndoorEnvironmentMonitoringandOccupancyPredictionDataset-ghaithkhlifi
数据来源：互联网公开数据
标签：室内环境, 传感器数据, 机器学习, 预测模型, 建筑环境, 数据分析, 智能家居, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自室内环境监测系统的数据，记录了室内环境参数与人员占用状态的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为室内环境监测场景。
数据维度：数据集包含多个环境参数和人员占用状态信息，具体包括：id（唯一标识符）、Temperature（温度）、Humidity（湿度）、Light（光照强度）、CO2（二氧化碳浓度）、HumidityRatio（湿度比），以及人员占用状态的二分类标签Class1和Class0。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含BinPossOccupancyTest.csv和BinPossOccupancyTrain.csv两个文件，其中Train文件包含人员占用状态标签，用于模型训练，Test文件用于模型测试。
来源信息：数据来源于Ghaith Khlifi，数据集已进行初步处理。
该数据集适合用于室内环境监测、人员占用状态预测、以及环境感知领域的机器学习研究。
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：适用于环境科学、建筑工程、智能家居等领域的研究，如室内环境参数与人员活动关联性分析、人员占用状态预测模型构建等。
行业应用：为智能家居、楼宇自动化系统提供数据支持，用于优化室内环境控制、提高能源利用效率等。
决策支持：支持建筑管理者进行人员流量预测、环境质量评估和优化，提升建筑物的智能化管理水平。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、物联网等课程的实训材料，帮助学生理解传感器数据处理、模型构建和评估等流程。
此数据集特别适合用于探索室内环境参数与人员占用之间的关系，构建预测模型，实现对人员占用状态的准确预测，从而优化室内环境控制策略。
