数据与机器学习分析在宠物领养中的应用

简介：
本文探讨了如何运用数据分析和机器学习技术优化宠物领养流程，提高匹配效率，促进人宠和谐共生。 宠物收养数据集提供了对影响宠物从收容所被领养可能性的各种因素的全面分析。该数据集中包含了可用于领养的宠物详情，并涵盖了各种特征与属性。 此数据集非常适合于有兴趣研究并预测宠物收养趋势的数据科学家和分析师使用，具体用途包括： - 预测模型构建，以确定宠物被领养的可能性。 - 分析不同因素对领养率的影响。 - 制定提高收容所宠物领养效率的战略措施。 该数据集旨在支持致力于提升宠物领养率并确保更多宠物找到永久家庭的研究和活动。其特征包括： - PetID：每只宠物的唯一标识符； - PetType：宠物种类（如狗、猫等）； - Breed：具体品种信息； - AgeMonths：以月为单位表示的年龄； - Color：毛色描述； - Size：尺寸分类（小、中或大）； - WeightKg：体重，单位为公斤； - Vaccinated：疫苗接种情况（0代表未接种，1代表已接种）； - HealthCondition：健康状况（0代表良好状态，1表示存在医疗问题）； - TimeInShelterDays：在庇护所内的停留天数； - AdoptionFee：领养费用。