数据集概述
该数据集提供用于预测伽莫夫-泰勒（M(GT)）β衰变矩阵元的可重复机器学习基准工作流，包含缓存感知型和全训练型R Markdown运行手册、预训练RData工作空间及制表符分隔输入表，支持复现研究中的分析、表格与图表。
文件详解
- reproduce_cached.Rmd：R Markdown文件，缓存感知型运行手册，加载预训练RData对象复现结果，无缓存时自动训练。
- reproduce.Rmd：R Markdown文件，全训练型运行手册，从零开始重新训练所有模型并生成结果。
- RIMAGE_reduced.rdata：RData格式文件，预训练工作空间，包含模型列表、预处理测试矩阵/目标值及理论基线数据。
- veri.txt：制表符分隔文本文件，输入数据表，字段包括A1、Z1、A2、Z2、J、N、Time、QEN、IBE、LOGft、EXPT及理论基线（USDB、IMSRG、CCEI、CEFT）。
适用场景
- 核物理研究：分析伽莫夫-泰勒β衰变矩阵元的机器学习预测模型性能
- 计算科学方法论：验证可重复机器学习基准工作流的复现性与可靠性
- 模型解释性研究：基于SHAP等方法探究模型预测的关键影响因素
- 核数据应用：为核数据相关的预测任务提供模型基准与数据支撑
