家用电器能耗预测训练数据集_Household_Appliances_Energy_Consumption_Prediction_Training_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：能耗预测, 家用电器, 机器学习, 数据预处理, 特征工程, 文本分析, 能源效率, 深度学习
数据概述：
该数据集包含家用电器能耗预测的训练数据，用于构建和评估能耗预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可用于训练静态预测模型。
地理范围：数据未明确标明地理范围，可视为通用数据集。
数据维度：
Appliances_PreProcessed.csv：包含预处理后的家用电器能耗相关特征和目标变量。
X_train_resampled.joblib：包含经过重采样后的训练集特征数据。
y_train_resampled.joblib：包含经过重采样后的训练集目标变量数据。
glove.6B.100d.txt：可能包含用于文本特征提取的词向量模型，例如GloVe。
数据格式：数据以CSV、joblib和txt格式提供，CSV文件用于存储结构化数据，joblib文件用于存储Python对象，txt文件用于存储文本数据。数据已进行预处理和重采样，方便模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行特征工程、预处理和重采样处理。
该数据集适合用于能源效率分析、家用电器能耗预测模型的构建和评估。
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：适用于能源消耗预测、时间序列分析、机器学习模型比较等学术研究。
行业应用：可用于智能家居系统、能源管理系统、建筑能效评估等领域，实现对家用电器能耗的精准预测和优化。
决策支持：支持能源管理部门和家庭用户进行能源使用规划和节能策略制定，从而降低能源消耗和费用。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和能源管理相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握能耗预测技术。
此数据集特别适合用于探索家用电器能耗的影响因素、构建预测模型并评估其性能，从而优化能源使用效率，实现节能减排的目标。
