数据2022年空气污染源解析随机森林与PMF分析数据集

数据集概述

本数据集包含2022年空气污染源解析的随机森林分类模型与PMF（正定矩阵分解）分析相关文件，提供特征重要性排序、袋外误差评估及PMF源谱与贡献结果，支持空气污染来源的定量分析。

文件详解

• 文件名称：RandomForest_PMF_Analysis.zip
• 文件格式：ZIP压缩包（.zip）
• 内容说明：压缩包内包含支持随机森林分类模型与PMF分析的数据集及脚本文件，具体字段与结构需解压后查看

适用场景

• 环境科学研究：分析2022年空气污染的主要来源及贡献比例
• 机器学习应用：基于随机森林模型的特征重要性结果，识别影响空气质量的关键污染物指标
• 大气污染治理：为制定针对性的污染源管控策略提供数据支撑
• 模型方法验证：对比随机森林与PMF两种源解析方法的结果差异与适用性