高能物理喷注事件特征数据集HighEnergyPhysicsJetEventFeatureDataset-josephinestanitzok
数据来源：互联网公开数据
标签：高能物理, 粒子物理, 喷注, 机器学习, 深度学习, 粒子识别, 事件重建, 数据分析
数据概述：
该数据集包含模拟的高能物理实验数据，记录了喷注事件的特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模拟实验的静态数据。
地理范围：数据模拟了高能物理实验的场景，与特定地理位置无关。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了喷注事件的详细信息，包括喷注的动量、能量、角度、质量、ECF（能量相关函数）、Tau（能量流形变量）、Split（分裂变量）、L2/L3（机器学习变量）、Jet_truthLabel（真实标签，表示喷注的类型）以及与电子相关的特征（Electron_pdgID, Electron_VeryLooseID, Electron_LooseID, Electron_MediumID, Electron_TightID）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据处理和分析。文件包括combined_large_df (3).csv, jets_13_el_2_filtered_df (3).csv, non_prompt_df (3).csv，其中文件名中的数字和括号内数字为文件版本标识，不影响数据内容。
数据来源：数据来源于高能物理模拟实验，已进行标准化处理，便于后续分析。
该数据集适合用于高能物理研究、粒子物理分析和机器学习模型的训练。
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：适用于高能物理、粒子物理领域的学术研究，包括喷注识别、粒子分类、事件重建等研究。
行业应用：为高能物理实验的数据分析、模拟和重建提供数据支持，例如，可以用于改进探测器性能、优化数据处理流程等。
决策支持：支持高能物理实验的决策，例如，用于评估不同的分析方法、优化实验设计等。
教育和培训：作为高能物理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解高能物理实验数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索喷注事件的特征，构建粒子识别模型，提升高能物理实验的数据分析效率和准确性。
