数据集概述
本数据集为研究论文《Random Forest Classification and Solar Flares Data: Analysis and Validation》的配套数据，包含太阳耀斑相关的原始及训练测试数据集、随机森林模型预测结果、评估指标文件，以及数据后处理Python脚本，支持模型复现与分析。
文件详解
- 数据文件（CSV格式）：
- dataset.csv：完整数据集，包含日期、时间、VLF振幅、X射线辐照度等字段
- train_dataset.csv：训练数据集
- test_dataset.csv：测试数据集
- 预测结果文件（如dataset_output_predictions_100.csv）：按树数量命名，包含预测结果及原始特征字段
- 评估指标文件（HTML格式）：
- 如dataset_evaluation_metrics_results_100.html：按树数量命名，记录模型性能指标
- 代码文件：
- post_processing_workflow.py：Python脚本，含注释，用于数据后处理
- 说明文件：
- Instructions.txt：数据集及代码仓库使用说明文档
数据来源
- National Centers for Environmental Information (NCEI)
- Worldwide archive of low-frequency data and observations (WALDO)
适用场景
- 太阳活动研究：分析VLF数据与太阳耀斑的关联
- 机器学习建模：验证随机森林在时间序列分类任务中的性能
- 空间天气应用：基于VLF与X射线数据构建太阳耀斑预测模型
- 模型复现研究：重复论文实验流程，验证分析结论
