俄罗斯联邦中央联邦区地标位置预测数据集RussiaCentralFederalDistrictLandmarkLocationPrediction-kgulina
数据来源：互联网公开数据
标签：地理位置预测, 地标识别, 空间数据, 机器学习, 俄罗斯, 地理信息系统, 坐标数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自开源地图数据和竞赛平台的数据，记录了俄罗斯联邦中央联邦区的地标信息和位置数据，用于训练和评估地标位置预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为快照数据，反映特定时期的地标位置信息。
地理范围：数据覆盖俄罗斯联邦中央联邦区，包含多个城市及地区。
数据维度：数据集包括地标的经纬度坐标、地标名称、类别、以及其他相关属性。主要包括以下文件：
train.csv：包含已知地标的ID、经度、纬度和目标值（用于训练模型）。
test.csv：包含待预测地标的ID、经度、纬度。
sample_submission.csv：提交文件，包含ID和预测的target值。
central-fed-district-latest.osm.csv：包含来自OpenStreetMap（OSM）的详细地标信息，包括名称、类别、经纬度、开放时间、联系方式等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Kaggle竞赛，整合了来自OSM的数据，并进行了相应的预处理。
该数据集适合用于地理位置预测、地标识别、空间数据分析等任务。
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：适用于地理信息系统（GIS）、空间统计学、机器学习等领域的研究，如地标位置预测、空间聚类分析等。
行业应用：可以为城市规划、地图服务、旅游推荐等行业提供数据支持，例如优化地图搜索、改进位置服务、分析城市地标分布等。
决策支持：支持城市规划者和决策者进行城市发展规划，优化公共设施布局。
教育和培训：作为地理信息系统、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解空间数据分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索地标位置与周边环境的关系，构建精准的地理位置预测模型，提升地图服务的准确性和用户体验。
