人工生成传感器数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：传感器数据,机器学习,特征选择,分类,人工智能,数据科学
数据概述：
该数据集是一个人工生成的数据集，包含400个样本，每个样本有10个不同的传感器读数。数据集中的样本被分为两类，类别标签为1或-1，表示特定样本所属的具体类别。
数据用途概述：
该数据集适用于传感器重要性排名、特征选择、分类模型构建等场景。研究人员可以利用此数据集对传感器的重要性进行排名，识别对分类结果影响最大的传感器。该数据集适合用于机器学习和数据科学领域的教学和实践，帮助学习者掌握特征选择和分类模型构建的方法。
举例：
该数据集包含10个传感器，从Sensor0到Sensor9。目标变量是class_label，表示样本的类别。数据集还包含每个样本的索引信息。任务是根据传感器对类别标签的预测能力对传感器进行排名，生成一个从最重要到最不重要的传感器排序列表。解决方案应以Python脚本或Jupyter Notebook文件的形式呈现，输出排序结果。
