土壤属性预测数据集-202X-rishabhrp
数据来源：互联网公开数据
标签：土壤科学,预测建模,多输出回归,数据融合,土壤属性,传感器数据,光谱反射,科学研究
数据概述：
本数据集用于土壤科学中的预测建模任务，目标是利用从两个不同传感器收集的数据来预测六种目标土壤属性。该数据集提供了一个具有挑战性的多输出回归问题，并为探索先进的数据融合技术以提高预测准确性提供了机会。
数据组成：
目标变量：
数据集的前六列（Property_A到Property_F）代表需要预测的目标土壤属性。这些是描述关键土壤特性的数值变量。
传感器1数据：
标记为A到P的列代表传感器1收集的测量数据，传感器1捕捉特定的土壤相关参数。这些特征是从数据集中描述的绿色高亮变量中衍生出来的。
传感器2数据：
标记为350nm到2500nm的列代表传感器2收集的原始光谱反射数据。这些特征对应于从350nm到2500nm波长范围内的光谱读数。
标识符：
Id列唯一标识每个土壤样本。
数据集文件：
train.csv：
包含训练数据，包括输入特征（传感器1和传感器2的数据）和目标变量（Property_A到Property_F）。
test.csv：
仅包含用于评估目的的输入特征（A到P和350nm到2500nm）。目标变量的预测结果需要提交。
sample_submission.csv：
提供提交的正确格式，并带有目标属性的占位符值。
数据用途概述：
该数据集适用于土壤科学中的预测建模、多输出回归分析、数据融合技术研究以及教育和科研等多个场景。研究人员和科学家可以利用该数据集进行土壤属性预测模型的开发和验证；教育工作者可以将其用于教学和实验演示。
