气象环境回归预测训练数据集MeteorologicalEnvironmentRegressionPredictionTrainingDataset-dmitryvolovikov
数据来源：互联网公开数据
标签：气象数据, 回归分析, 环境监测, 气象预测, 机器学习, 气候建模, 变量预测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开气象监测站的数据，记录了多个气象变量及其目标值，用于训练回归预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可用于构建静态模型。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用气象预测模型。
数据维度：数据集包含以下气象变量：目标值（target），相对湿度（relative_humidity_2m），露点温度（dew_point_2m），云量（cloud_cover），10米风速（wind_speed_10m），10米风向（wind_direction_10m），紫外线指数（uv_index），是否为白天（is_day），日照时长（sunshine_duration），短波辐射（shortwave_radiation）。
数据格式：CSV格式，文件名为stage_1_regression_train.csv，便于数据处理和模型训练。
数据来源：数据来源于公开气象监测站，已进行标准化处理。
该数据集适合用于气象变量的预测，如相对湿度、温度、风速等，以及用于构建回归预测模型。
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：适用于气象学、环境科学等领域的研究，如气候变化研究、气象预测模型构建等。
行业应用：可以为气象服务、农业、能源等行业提供数据支持，特别是在天气预报、环境监测、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门、科研机构等进行环境监测、灾害预警、资源管理等决策。
教育和培训：作为气象学、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解气象数据分析和预测。
此数据集特别适合用于探索气象变量之间的关系，构建预测模型，提高气象预测的准确性，为相关领域提供数据支持。
