WIDS2023气温预测提交结果数据集TemperaturePredictionSubmissionResults-kooaslansefat
数据来源：互联网公开数据
标签：气温预测, 时间序列分析, 机器学习, 预测模型, 数据竞赛, WIDS, 气象数据, 结果提交
数据概述：
该数据集包含WIDS（Women in Data Science）2023年竞赛中，气温预测任务的提交结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据竞赛背景推测为特定时间段的气温预测结果。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据竞赛主题推测为特定地区的气温预测结果。
数据维度：数据集包含“contest-tmp2m-14d__tmp2m”和“index”字段，其中“index”可能代表时间索引或位置索引，“contest-tmp2m-14d__tmp2m”字段可能代表预测的气温值。
数据格式：CSV格式，文件名为“submission (17).csv”，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于WIDS 2023竞赛的提交结果，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于预测模型的评估、对比，以及对不同预测策略的分析。
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：适用于时间序列预测、机器学习模型评估等研究，例如预测准确性分析、模型对比研究等。
行业应用：可用于气象、环境等领域，评估预测模型的性能。
决策支持：支持预测模型的选择和优化，帮助提升气温预测的准确性。
教育和培训：作为机器学习、数据科学课程的案例分析素材，帮助学生理解预测任务和评估方法。
此数据集特别适合用于分析不同预测模型在气温预测任务中的表现，帮助用户理解模型优劣，并提升预测能力。
