气象温度预测测试数据集WeatherTemperaturePredictionTestDataset-sks2211
数据来源：互联网公开数据
标签：气象预测, 温度预测, 时间序列分析, 数据测试集, 机器学习, 气候数据, 气温, 数据分析
数据概述：
该数据集包含气象温度预测模型的测试数据，记录了用于评估模型性能的温度观测值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为用于模型评估的静态测试集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于评估通用气象温度预测模型的性能。
数据维度：包含“id”（样本标识符）和“mean_temp”（平均温度）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为_y_test - y_test.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源未明确，但可用于气象温度预测模型的测试和验证。
该数据集适合用于气象温度预测模型的性能评估和对比。
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、气候学和机器学习领域的学术研究，用于评估不同温度预测模型的准确性和可靠性。
行业应用：可以为气象服务、能源公司等提供数据支持，用于优化天气预报和能源需求预测。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如优化能源分配、制定应对极端天气的策略。
教育和培训：作为气象预测、时间序列分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关模型。
此数据集特别适合用于评估气象温度预测模型的预测准确性和泛化能力，帮助用户优化模型参数、提升预测精度。
