饮用水可饮用性预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：水质分析,饮用水安全,污染检测,机器学习,预测模型,健康问题,可持续发展
数据概述：
本数据集包含9个预测属性和1个目标字段，目标变量为水的可饮用性。数据集记录了来自淡水源的水质信息，包括pH值、硬度、溶解固体总量、氯胺含量、硫酸盐含量、电导率、有机碳含量、三卤甲烷含量和浊度等指标，以及该水质是否适合人类饮用的标记（可饮用-1，不可饮用-0）。这些信息对于评估水质安全性和预测水的可饮用性至关重要。
数据用途概述：
该数据集适用于水质安全研究、污染检测分析、机器学习模型开发和预测等多个场景。研究人员可以利用此数据集建立预测模型，评估不同水质参数对可饮用性的影响；相关部门可借助模型识别潜在的水质污染风险；政策制定者可以依据数据分析结果制定更有效的水质保护政策。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解和掌握水质分析的基本方法和技巧。
举例：
数据集中的每个记录包含水质的多个关键参数，如pH值、硬度等，以及最终的可饮用性标记。例如，一条记录可能显示pH值为7.2，硬度为150 mg/L，溶解固体总量为200 ppm，氯胺含量为0.8 ppm，硫酸盐含量为20 mg/L，电导率为720 μS/cm，有机碳含量为5 ppm，三卤甲烷含量为50 μg/L，浊度为2 NTU，并且该水质被标记为可饮用（1）。通过分析这些数据，可以训练机器学习模型来预测未知水质的可饮用性。
