电力设备故障预测测试数据集PowerEquipmentFailurePredictionTestDataset-krishrupapara
数据来源：互联网公开数据
标签：电力设备, 故障预测, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 工业应用, 异常检测, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含电力设备相关的测试数据，用于评估和验证故障预测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为静态测试集。
地理范围：数据未明确地理范围，但通常适用于各种电力设备应用场景。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中关键数据项包括：
sample_test_out.csv和sample_test_out_fail.csv：包含索引（index）和预测值（prediction），用于评估模型的预测结果。
test.csv：包含索引（index）、图像链接（image_link）、分组ID（group_id）和实体信息（entity_）。
train.csv：包含索引（index）、图像链接（image_link）、分组ID（group_id）和实体信息（entity_），用于训练故障预测模型。
数据格式：主要为CSV格式，方便数据分析和模型训练。数据经过预处理，可能包含缺失值（如NaN）。
来源信息：数据集来源于电力设备相关领域的测试数据，用于验证和评估故障预测模型的准确性和可靠性。
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：适用于电力设备故障预测、异常检测、以及机器学习模型评估的学术研究。
行业应用：为电力行业提供数据支持，特别是在电力设备的维护、故障诊断和预测性维护方面。
决策支持：支持电力系统中的设备管理和维护决策，帮助优化维护策略，降低运营成本。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和电力系统等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解故障预测模型。
此数据集特别适合用于评估和比较不同故障预测模型的性能，并探索在电力设备领域中应用机器学习的潜力，从而提升预测的准确性和可靠性。
