数据集概述
本数据集包含1997至2020年印度27个邦及3个联邦直辖区的历史农业产量数据，共19,689条记录，覆盖6个农业季节、55种作物及不同 agro-climatic 区域，每条记录含10个属性，用于支持基于XAI技术和机器学习模型的透明可解释作物产量预测研究。
文件详解
该数据集包含一个核心CSV文件，具体说明如下：
- 文件名称: crop_yield.csv
- 文件格式: CSV (.csv)
- 字段映射:
- Crop: 作物类型（如Arecanut、Arhar/Tur）
- Crop_Year: 作物年份
- Season: 农业季节（如Whole Year、Kharif）
- State: 印度邦/联邦直辖区（如Assam）
- 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: 单产
适用场景
- 农业产量预测模型构建: 基于历史数据训练机器学习模型，预测不同作物在不同区域的产量
- 可解释人工智能（XAI）应用研究: 分析模型预测结果的关键影响因素（如降雨量、化肥用量对产量的影响）
- 农业政策分析: 评估气候因素（降雨）和投入品（化肥、农药）对区域作物产量的影响，为政策制定提供数据支持
- 农业资源优化研究: 探索不同 agro-climatic 区域的作物种植优化方案，提升资源利用效率
