果树产量预测分析数据集FruitYieldPredictionAnalysis-kartheekgoalla
数据来源：互联网公开数据
标签：果树产量, 产量预测, 机器学习, 回归分析, 农业, 气候因素, 环境因素, 数据建模
数据概述：
该数据集包含果树产量预测相关数据，记录了影响果树产量的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的果树生长与产量记录。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含了气候和环境因素，可用于不同地区的果树产量分析。
数据维度：数据集包括多个特征变量，如克隆大小(clonesize)、蜜蜂数量(honeybee)、熊蜂数量(bumbles)、Andrena蜂数量(andrena)、Osima蜂数量(osmia)、最高温度范围(MaxOfUpperTRange)、最低温度范围(MinOfUpperTRange)、平均温度范围(AverageOfUpperTRange)、降雨天数(RainingDays)、平均降雨天数(AverageRainingDays)、果实着果率(fruitset)、果实质量(fruitmass)、种子数量(seeds)等，以及目标变量产量(yield)。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）。
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：适用于农业科学、环境科学与机器学习交叉领域的研究，如产量预测模型构建、环境因素对产量的影响分析等。
行业应用：为农业生产提供数据支持，尤其适用于果园管理、产量预测、种植策略优化等。
决策支持：支持农业决策者制定种植计划、优化资源配置、提高作物产量。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习构建回归模型、进行特征工程等。
此数据集特别适合用于探索影响果树产量的关键因素，构建预测模型，从而实现对果树产量的准确预测，为农业生产提供决策支持。
