农业种植作物推荐数据集CropRecommendation-sabikunmonisha
数据来源：互联网公开数据
标签：作物推荐, 农业, 种植, 气候, 土壤, 机器学习, 数据分析, 农业科技
数据概述：
该数据集包含来自公开农业研究与环境监测的数据，记录了不同作物与环境因素之间的关系，用于作物种植的推荐与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间段的作物种植环境快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测，可能涵盖特定农业区域。
数据维度：包括“Nitrogen”（氮含量）、“phosphorus”（磷含量）、“potassium”（钾含量）、“temperature”（温度）、“humidity”（湿度）、“ph”（土壤酸碱度）、“rainfall”（降雨量）以及“label”（作物类型）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Crop_recommendation.csv，便于数据分析和建模。包含用于训练和评估作物推荐模型所需的特征和目标变量。
来源信息：数据来源于农业研究与公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于作物推荐、农业生产优化和环境因素对作物影响的研究。
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，如作物生长模型构建、环境因素对作物产量影响分析等。
行业应用：可为农业生产提供数据支持，特别是在精准农业、智能农业等领域，如作物种植规划、产量预测、灌溉管理等。
决策支持：支持农业决策者制定合理的种植策略，优化农业资源配置，提高农业生产效率。
教育和培训：作为农业、数据科学等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解作物生长与环境因素之间的关系。
此数据集特别适合用于探索不同环境条件下作物种植的适宜性，帮助用户实现作物种植的精准推荐和农业生产的智能化管理。
