可持续机器学习挑战赛MhWiproSustainableMLChallenge数据集MhWiproSustainableMLChallengeDataset-rajatranjan
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习，可持续性，数据集，环境分析，能源效率，算法优化，绿色计算，数据分析
数据概述： 该数据集源自Mh Wipro可持续机器学习挑战赛，专注于探索机器学习技术在实际应用中的可持续发展潜力。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但聚焦于当前可持续发展的热点问题。
地理范围：数据覆盖全球范围内的可持续发展实践案例，涉及不同国家和地区的环境，能源等数据。
数据维度：数据集包括机器学习模型在可持续发展中的性能指标，能源消耗，碳排放，计算效率等变量。还包括模型优化，资源利用效率等相关数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Mh Wipro可持续机器学习挑战赛的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于可持续性研究，环境数据分析，机器学习优化等领域，特别是在绿色计算，能源效率提升及可持续发展策略制定中具有重要应用价值。
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：适用于机器学习在可持续发展中的应用研究，如能源效率优化，碳排放减少，资源合理利用等。
行业应用：可以为环保行业，能源行业，计算技术行业等提供数据支持，特别是在绿色计算，可持续发展策略实施方面。
决策支持：支持可持续发展相关领域的决策制定和策略优化，帮助企业和政府制定更科学的环保政策。
教育和培训：作为可持续发展，环境科学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解可持续发展与机器学习的结合。
此数据集特别适合用于探索机器学习在可持续发展中的潜力与挑战，帮助用户实现绿色计算，能源效率提升及可持续发展目标，为环境友好型技术发展提供数据支持。
