数据集概述
该数据集包含1997至2020年印度27个邦和3个中央直辖区的作物产量历史数据，共19,689条记录，涵盖55种作物，包含作物类型、季节、年份、种植面积、降雨量等10个特征，用于基于堆叠集成模型的作物产量回归预测研究。
文件详解
- 文件名称: Stacked Ensemble Model for Accurate Crop Yield Prediction Using Machine Learning Techniques/Crop Yield Data/crop_yield.csv
- 文件格式: CSV (.csv)
- 字段映射: 包含Crop（作物类型）、Crop_Year（年份）、Season（季节）、State（邦/直辖区）、Area（种植面积）、Production（产量）、Annual_Rainfall（年降雨量）、Fertilizer（化肥用量）、Pesticide（农药用量）、Yield（作物单产）10个字段
适用场景
- 农业产量预测研究: 用于训练和验证堆叠集成模型对作物单产的预测性能
- 农业资源分析: 探究降雨量、化肥农药用量与作物产量的关联关系
- 区域农业规划: 分析不同邦、不同季节的作物种植分布及产量特征
- 机器学习模型对比: 作为基准数据集测试不同回归模型在农业领域的预测效果
