粒子识别数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：粒子识别,高能物理,机器学习,分类模型,特征工程,粒子物理,数据科学
数据概述：
本数据集用于粒子类型识别，包含多种特征变量和标签信息，旨在帮助研究人员区分不同类型的高能粒子。数据集记录了粒子在各种探测器中的行为特征，包括能量沉积、轨迹信息、概率模型输出等。数据集中的粒子类型包括电子（Electron）、μ子（Muon）、K介子（Kaon）、质子（Proton）、π介子（Pion）和鬼粒子（Ghost）。每个样本包含多个特征变量，例如探测器通过标志、能量沉积值、拟合质量指标、Δlog-likelihood值等，用于描述粒子在不同探测器中的表现。
数据用途概述：
该数据集适用于粒子物理研究、分类模型训练、特征工程探索以及机器学习算法验证。研究人员可利用此数据集进行粒子类型识别模型的开发与评估，分析不同粒子在探测器中的行为特征，优化分类算法的性能。此外，数据集还可用于研究粒子物理中的基本问题，例如粒子衰变机制、探测器性能评估等。对于机器学习领域，该数据集为训练高效的分类模型提供了高质量的特征输入，支持高能物理实验数据分析与处理。
