XGB_Based_美国大气甲醛温度驱动变异性研究模型数据

数据集概述

本数据集包含基于36年观测数据和机器学习分析构建的XGB模型，用于研究美国大气甲醛的温度驱动变异性。数据集仅包含一个模型文件，无训练/测试、数据/标签或原始/处理数据的划分，文件类型单一。

文件详解

• 文件名称：xgb_model.json
• 文件格式：JSON
• 字段映射介绍：包含训练完成的XGB（极端梯度提升）模型，无额外文件结构划分，无训练/测试、数据/标签或原始/处理数据的拆分，无README或内容预览。

适用场景

• 大气环境研究：分析美国大气甲醛浓度随温度变化的规律及驱动机制
• 机器学习模型应用：基于XGB模型进行大气甲醛浓度的预测分析
• 环境监测：辅助理解长期大气甲醛浓度的变异性特征
• 气候变化影响评估：研究温度变化对大气污染物（甲醛）的潜在影响