农业种植作物推荐数据集AgriculturalCropRecommendationDataset-yukeshmarudhasalam
数据来源：互联网公开数据
标签：作物推荐, 农业, 机器学习, 气候数据, 土壤数据, 种植, 预测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自农业研究与公开数据的数据，记录了不同作物在特定环境条件下的种植信息，可用于构建作物推荐模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态环境下的作物种植参考。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但隐含了对不同作物种植环境的描述。
数据维度：数据集包括8个关键字段：
N：土壤中氮的含量；
P：土壤中磷的含量；
K：土壤中钾的含量；
temperature：环境温度；
humidity：环境湿度；
ph：土壤的pH值；
rainfall：降雨量；
label：推荐种植的作物名称。
数据格式：CSV格式，文件名为Crop_recommendation.csv，方便数据分析与模型构建。
数据来源：数据来源于农业研究与公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于农业种植环境下的作物推荐、产量预测和农业决策支持等领域。
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、环境科学等领域的学术研究，如作物生长环境适应性分析、机器学习预测模型构建等。
行业应用：可以为农业种植、农业技术服务等行业提供数据支持，尤其是在智能农业、精准农业、农业决策支持系统等应用方面。
决策支持：支持农业生产决策，帮助农民选择合适的作物，优化种植方案，提高产量。
教育和培训：作为农业、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解作物种植与环境因素的关系，掌握数据分析与建模技能。
此数据集特别适合用于探索作物生长与环境因素之间的关系，构建作物推荐模型，并实现对种植方案的优化。
