建筑能耗预测提交结果数据集BuildingEnergyConsumptionPredictionSubmissionResults-shlfio
数据来源：互联网公开数据
标签：建筑能耗, 能源预测, 时间序列分析, 机器学习, 预测结果, 数据提交, 建筑管理, 气候变化
数据概述：
该数据集包含建筑能耗预测模型的提交结果，记录了预测的建筑用电量数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但通常与能耗预测比赛或项目相关，可能对应特定的预测时间窗口。
地理范围：数据未明确地理位置，但通常与建筑能耗预测相关，可能涵盖全球范围内的建筑。
数据维度：包括"row_id"（行标识符）和"meter_reading"（电表读数，即预测的能耗值）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为submission_noleak.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于能耗预测比赛或项目提交，用于评估预测模型的性能。
该数据集适合用于评估能耗预测模型的准确性，并进行结果分析。
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：适用于建筑能耗预测、时间序列分析和机器学习模型的评估。
行业应用：为建筑管理、能源管理和智能建筑领域提供数据支持，用于优化建筑能耗和提高能源效率。
决策支持：支持建筑管理者和能源供应商进行能源规划和决策。
教育和培训：作为机器学习和数据科学课程的辅助材料，用于实践模型评估和结果分析。
此数据集特别适合用于评估能耗预测模型的性能，并探索预测结果与实际能耗之间的关系，帮助用户优化建筑能耗管理策略。
