大气环境二元分类预测数据集AtmosphericEnvironmentBinaryClassificationPredictionDataset-nguyensytan
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 二元分类, 机器学习, 环境科学, 气象预测, 时间序列, 数据分析, 气候建模
数据概述：
该数据集包含来自气象观测站的观测数据，记录了大气环境中的多种气象要素，并附带二元分类标签，用于预测特定气象事件的发生。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从数据内容推测可能为特定区域的气象观测结果。
数据维度：数据集包括时间戳（timestamp）、空间位置信息（col, row）以及多种气象要素，如：aws、cape、cin、ewss、ie、isor、kx、pev、slhf、slor、sshf、tclw、tcw、tcwv等，同时包含用于分类的二元标签（binary_label）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于气象观测站，数据已进行预处理和特征工程，便于直接用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于气象事件的预测、大气环境的分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于气象学、环境科学等领域的研究，用于分析气象要素与特定事件之间的关系，进行气象预测模型的研究。
行业应用：为气象服务、环境监测等行业提供数据支持，可用于构建气象预警系统、环境风险评估模型。
决策支持：支持政府部门、科研机构等制定环境管理和灾害预警策略。
教育和培训：作为机器学习、数据科学等课程的实训素材，帮助学生理解时间序列数据分析、二元分类模型的构建与评估。
此数据集特别适合用于探索气象要素与特定气象事件之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升气象预测的准确性和效率。
