Varroa寄生虫检测离散变量数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：蜜蜂健康,Varroa寄生虫,离散变量,蜂群监测,精密养蜂,预测模型
数据概述：
本数据集为一个合成数据集，旨在支持精密养蜂领域的研究，特别是Varroa destructor（一种在蜜蜂群体中常见的寄生螨）的检测。数据集基于广泛的文献回顾和养蜂专家的验证，使用Python生成。
数据集包含10,000条记录，每条记录由6个变量组成：
- 平均温度（Average Temperature）：特定时间段内蜂巢记录的平均温度。
- 平均湿度（Average Humidity）：同一时间段内蜂巢内的平均相对湿度。
- 平均CO₂浓度（Average CO2）：蜂巢内空气中二氧化碳（CO₂）的平均浓度，以百万分比（ppm）为单位。
- 平均TVOC浓度（Average TVOC）：蜂巢内空气中总挥发性有机化合物（TVOC）的平均浓度。
- 加权总和（Sum）：由前四个变量加权计算得出的值，用于更全面地表征蜂巢的状态。
- 预测警报（Predicted Alert）：表示蜂巢中是否存在Varroa destructor的标签，该标签通过加权多准则算法预测得出，是数据集的主要预测目标。
数据集分为两个文件：
- "hive_monitoring_dataset.csv"：直接来自传感器的监测数据。
- "data_Varroa_Detection.csv"：经过归一化处理的数据，便于分析和处理。归一化过程使用了加权多准则算法，为每个变量分配了特定权重，以突出其在Varroa检测中的相对重要性。
数据用途概述：
该数据集适用于养蜂行业研究者和专业人士，特别是关注Varroa destructor早期检测的研究场景。具体应用场景包括：
- Varroa寄生虫检测模型开发：研究人员可以利用此数据集训练自动检测模型，提高Varroa寄生虫检测的准确性和效率。
- 蜂群健康监测：通过对蜂巢环境变量的分析，评估蜂群的健康状况，及时发现潜在问题。
- 精密养蜂技术研究：数据集可用于研究不同环境变量对蜂群健康的影响，支持养蜂技术的优化和改进。
- 养蜂行业决策支持：帮助养蜂从业者和相关机构制定更科学的养蜂管理策略，保护蜜蜂种群的健康和可持续性。
此外，该数据集还可用于教育和培训，帮助研究人员和学生了解精密养蜂技术的发展趋势和挑战。
该数据集为Varroa寄生虫检测提供了标准化的数据基础，具有高研究价值和应用潜力。
