坦桑尼亚水泵故障预测数据集-2020
数据来源：互联网公开数据
标签：水泵,故障预测,机器学习,坦桑尼亚,基础设施,Taarifa,水资源,数据挖掘,预测分析
数据概述：
本数据集旨在通过机器学习模型预测坦桑尼亚的水泵故障情况，以改善维护操作，确保社区获得清洁、可饮用的水。数据集基于Taarifa平台和坦桑尼亚水利部的相关数据，包含了关于水泵运行状况、安装时间、管理方式等多种变量。
数据集包含以下文件：
SubmissionFormat.csv：提交格式文件，用于在DrivenData平台上提交预测结果。
X_test_raw.csv：测试集预测变量的原始数据。
X_train_raw.csv：训练集预测变量的原始数据。
y_train_raw.csv：训练集标签（水泵状态）的原始数据。
train_df_after_EDA.csv：经过探索性数据分析（EDA）后的训练集数据，包含标签和预测变量。
train_df_final.csv：经过数据清洗和预处理后的训练集数据，包含标签和预测变量。
X_test_after_EDA.csv：经过探索性数据分析（EDA）后的测试集预测变量数据。
X_test_final.csv：经过数据清洗和预处理后的测试集预测变量数据。
数据用途概述：
该数据集主要用于水泵故障预测模型的构建和评估。 它可以被用于：
开发机器学习模型，预测水泵的功能状态（正常、需要维修、无法使用）。
分析影响水泵故障的关键因素。
支持水利部门进行维护计划的制定，提高水泵的使用效率。
为研究人员提供一个实际应用场景，用于机器学习算法的测试和优化。
