高能物理异常事件分类预测数据集HighEnergyPhysicsAnomalyEventClassificationPredictionDataset-chienyouhuang
数据来源：互联网公开数据
标签：高能物理, 粒子物理, 异常检测, 机器学习, 数据分类, 希格斯玻色子, 数据建模, 实验模拟
数据概述：
该数据集包含来自高能物理实验模拟的数据，旨在用于异常事件的分类预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为模拟实验的静态快照。
地理范围：数据模拟了高能物理实验中的粒子碰撞，不涉及具体的地理位置。
数据维度：主要包含两个.h5文件，events_anomalydetection_DelphesPythia8_v2_Wprime_features.h5和events_anomalydetection_DelphesPythia8_v2_qcd_features.h5，分别代表不同的物理过程，以及一个submission_template_randomguess.csv文件，用于提交预测结果。
数据格式：数据以.h5和.npz格式存储，用于存储大规模数值数据；submission_template_randomguess.csv为CSV格式，用于提交预测结果，其中包含"id"和"prediction"两列。数据来源于高能物理实验模拟，并经过了特征提取和处理，适用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于高能物理领域的异常事件检测和分类，以及机器学习模型的训练和测试。
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、粒子物理和机器学习交叉领域的学术研究，如新物理现象的探索、异常事件的识别和分类等。
行业应用：可用于开发高能物理实验的数据分析工具和算法，提升实验效率和数据处理能力。
决策支持：支持高能物理实验的数据分析和结果解释，帮助研究人员更好地理解实验数据。
教育和培训：作为高能物理和机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员了解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索高能物理实验中的异常事件，并用于评估和改进机器学习模型的性能，以实现对粒子物理现象的深入理解。
