利用外星水果特性预测天气数据集-2023-gauravduttakiit

利用外星水果特性预测天气数据集-2023-gauravduttakiit 数据来源：互联网公开数据 标签：外星水果,天气预测,机器学习,数据集,特征工程,分类分析 数据概述： 本数据集包含用于预测天气的外星水果特性数据，旨在通过分析水果的物理和外观特征来推断季节变化。数据集分为训练集和测试集，分别包含42,748条和18,321条记录，每条记录包含14个特征。特征包括水果的可食用性、伞盖直径、伞盖形状、伞盖颜色、是否易擦伤、菌褶附着方式、菌褶颜色、茎高、茎宽、茎颜色、是否有环、环的类型、栖息地和季节。数据集适用于机器学习和数据分析任务，旨在构建预测模型以准确识别季节。 数据用途概述： 该数据集适用于天气预测模型的开发、机器学习算法的测试与优化、特征工程实践以及数据可视化展示。研究人员可以利用此数据集构建分类模型来预测季节变化，教育工作者可以将其用于教学案例，帮助学生理解特征工程和机器学习的基本概念。此外，数据集还适用于跨学科研究，探索外星环境与地球环境之间的相似性。