农业种植产量预测数据集AgriculturalPlantingYieldPrediction-zawtn123
数据来源：互联网公开数据
标签：农业, 产量预测, 种植, 机器学习, 时序分析, 空间数据, 农作物, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自农业种植区域的作物种植信息，记录了农作物的种植环境、生长周期以及产量相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但SDate和HDate字段暗示了种植季相关的时序信息。
地理范围：数据来源于特定农业种植区域，包括FarmID, State, District, Sub-District等地理位置信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如FarmID（农场标识）、Crop（作物种类）、State（州/省）、District（地区）、Sub-District（分区）、SDate（播种日期）、HDate（收获日期）、CropCoveredArea（作物覆盖面积）、CHeight（作物高度）、CNext（未知，可能与生长周期有关）、CLast（未知，可能与生长周期有关）、CTransp（未知，可能与运输相关）、IrriType（灌溉类型）、IrriSource（灌溉水源）、IrriCount（灌溉次数）、WaterCov（灌溉水覆盖面积）、ExpYield（预期产量）、Season（季节）、geometry（几何信息，可能包含空间坐标）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包括Train.csv（训练集），Test.csv（测试集）和SampleSubmission.csv（提交样例）。Train.csv包含目标变量“category”，用于训练模型。Test.csv包含用于预测的特征数据。
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：适用于农业科学、环境科学和机器学习交叉领域的学术研究，如作物产量预测、气候对作物生长的影响研究、基于地理位置的产量评估等。
行业应用：为农业生产管理、农业保险、精准农业等领域提供数据支持，尤其在产量预测、风险评估和资源优化方面具有实用价值。
决策支持：支持农业管理部门进行作物种植规划、产量预估和灾害预警，辅助制定农业政策。
教育和培训：作为农业数据分析、机器学习建模等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解农业生产过程。
此数据集特别适合用于构建产量预测模型，分析影响作物产量的关键因素，并支持在不同地理位置和种植条件下的产量预测。
