伪标签特征工程土地覆盖类型预测数据集PseudolabelingFeatureEngineeringLandCoverTypePrediction-mathurinache
数据来源：互联网公开数据
标签：伪标签, 特征工程, 土地覆盖类型, 遥感影像, 地理信息系统, 数据标注, 机器学习, 分类预测
数据概述：
该数据集包含从遥感影像中提取的伪标签特征，记录了用于土地覆盖类型预测的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但可用于土地覆盖类型的预测任务。
数据维度：包括“Id”（样本标识符）和“Cover_Type”（土地覆盖类型标签）两个字段，适用于分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名可能为ma20211217acsv，便于数据处理和模型训练。
数据来源：数据来源于对遥感影像的特征提取和伪标签生成。
该数据集适合用于土地覆盖类型预测、特征工程研究以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于遥感影像分析、地理信息系统和机器学习交叉领域的学术研究，如土地覆盖类型分类、特征重要性分析等。
行业应用：为环境监测、土地规划、农业管理等行业提供数据支持，尤其适用于土地利用分类、环境变化监测等应用。
决策支持：支持土地管理部门的决策制定和资源规划，帮助优化土地利用策略。
教育和培训：作为遥感影像分析、机器学习和地理信息系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解土地覆盖类型预测。
此数据集特别适合用于探索土地覆盖类型与特征之间的关系，帮助用户构建高效的土地覆盖类型预测模型。
