室内环境因素与房间occupancy状态预测数据集-shelvigarg
数据来源：互联网公开数据
标签：房间 occupancy,环境监测,温度,湿度,光照,二氧化碳,机器学习,二元分类
数据概述：
本数据集包含了房间内环境因素的测量数据，旨在用于预测房间的 occupancy 状态。数据集共包含5个特征，以及一个目标变量。特征包括：温度（Temperature）、湿度（Humidity）、光照强度（Light）、二氧化碳浓度（Carbon dioxide, CO2）。目标变量表示房间的 occupancy 状态，取值为0或1，其中1表示房间可能被占用，0表示房间未被占用。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型的训练和评估，特别是二元分类问题。可以用于开发预测房间 occupancy 状态的模型，例如智能家居系统中的 occupancy 检测，以及建筑能耗管理等应用。研究人员可以利用此数据探索不同环境因素对房间 occupancy 状态的影响，并优化预测模型的性能。
