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生活用纸强度预测的数据集

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简介：
该数据集专注于生活用纸强度的预测研究，包含大量影响纸张强度的关键参数和测试结果，旨在为造纸工业提供优化生产流程、提升产品质量的数据支持。 生活用纸张强度预测数据集包括一个训练文件train.csv，其中包含原纸的抽检样本检测数据。这些数据涵盖了抗张强度数值（作为预测目标）、与原纸批次相关的质检过程中的纤维形态信息以及前工序的关键参数。在实际业务场景中，这部分数据主要通过人工记录获得。 此外还有一个名为paper_machine_data.csv的数据文件，该文件包含了纸机运行的实时参数，可用于模型训练时提取特征，并且可以通过时间信息和训练数据集进行关联。

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  • 生活用纸强度预测的数据集
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    该数据集专注于生活用纸强度的预测研究，包含大量影响纸张强度的关键参数和测试结果，旨在为造纸工业提供优化生产流程、提升产品质量的数据支持。 生活用纸张强度预测数据集包括一个训练文件train.csv，其中包含原纸的抽检样本检测数据。这些数据涵盖了抗张强度数值（作为预测目标）、与原纸批次相关的质检过程中的纤维形态信息以及前工序的关键参数。在实际业务场景中，这部分数据主要通过人工记录获得。 此外还有一个名为paper_machine_data.csv的数据文件，该文件包含了纸机运行的实时参数，可用于模型训练时提取特征，并且可以通过时间信息和训练数据集进行关联。
     
  • 混凝土强度预测的基础数据
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    本研究聚焦于探讨影响混凝土强度的关键因素及其基础数据收集方法，旨在为建立准确的混凝土强度预测模型提供理论支持和实践指导。 在工程领域中，对建筑材料性能的精确估计至关重要。这些估计是必要的，以便制定安全准则来管理用于楼宇、桥梁和道路建设中的材料。其中，混凝土强度的预测尤为具有挑战性。虽然混凝土几乎应用于每一个建设项目，但由于其成分复杂且相互作用方式多样，导致其最终产品的性能变化较大。因此，很难准确地预测它的实际强度。
     
  • 学生预测的天池数据集
    优质
    学生预测的天池数据集是由学生团队针对阿里云天池平台发布的各类挑战任务所构建的数据分析与模型预测项目集合，旨在通过实践提升数据分析技能。 阿里天池比赛涉及机器学习项目，旨在预测学生成绩数据，适合用于练习机器学习技能。
     
  • 肝硬化病人存活预测数据集.rar
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    该数据集包含用于预测肝硬化患者生存率的相关信息和医学指标，旨在为临床研究与模型训练提供支持。 肝硬化是由长期肝脏损伤导致的广泛疤痕化病变，通常由肝炎或慢性饮酒引起。一项关于原发性胆汁性肝硬化的研究数据来源于梅奥诊所1974年至1984年的记录。 预处理步骤： - 删除“药物”列中存在未命中值（NA）的所有行 - 用平均结果填充缺失的数值 - 对所有类别属性进行一个热编码 问题描述：在1974年到1984年间，有424名原发性胆汁性肝硬化患者转诊至梅奥诊所，并符合测试药物D-青霉素随机安慰剂对照试验的标准。其中312人参与了该实验，其余的112名没有参加临床试验但同意记录基本指标并进行生存追踪。这其中有6人在确诊后不久就无法跟踪，因此最终有总共418人的数据可用于研究。 字段介绍： - ID：唯一标识符 - N_Days: 从登记到患者死亡、移植或截至研究分析时间的较早者之间的天数。 - Status: 患者的状态（C表示审查，CL因肝脏治疗而审查，D代表死亡） - Drug: 药物类型(D-Penicillamine 或 安慰剂) - Age: 年龄(以日为单位) - Sex：性别(M 男性或 F 女性) - Ascites: 是否存在腹水(N 否, Y 是) - Hepatomegaly: 是否存在肝肿大 (N 否，Y 是) - Spiders: 蜘蛛痣的存在与否（N否、Y是） - Edema：是否存在水肿(无水肿且未用利尿剂治疗[N]；无利尿剂的水肿或通过使用利尿剂解决的水肿[S]; 尽管有利尿剂疗法但仍有肿胀[Y]) - Bilirubin: 血清胆红素，单位为mg/dl - Cholesterol: 血清胆固醇, 单位是 mg/dl - Albumin：白蛋白 [gm/dl] - Copper: 尿铜[微克/天] - Alk_Phos: 碱性磷酸酶的水平（以单位/升为单位） - SGOT :SGOT在[U/ml]中的值 - Triglycerides: 甘油三酯含量[mg/dl] - Platelets：血小板计数 [10^3/uL] - Prothrombin: 凝血酶原时间(秒)
     
  • 学生成绩预测 - 数据集
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    本数据集包含了用于学生学习成绩预测的相关信息，包括学习时间、参与课外活动情况等变量，旨在通过数据分析提升教学效果和个性化教育方案。 该数据涵盖了两所葡萄牙学校的中学学生的学习成绩。数据属性包括学生成绩、人口统计特征和社会及学校相关因素，并通过使用学校报告和调查表进行收集。提供了两个关于不同学科表现的数据集：数学（mat）和葡萄牙语（por）。
     
  • 学生学习成绩预测数据集-数据集
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    此数据集包含学生的学业相关信息，包括以往成绩、出勤率等，用于构建模型以预测学生成绩趋势，旨在帮助教育者提前干预，提升教学效果。 标题“学生成绩预测数据集”表明这是一个用于预测学生学习成绩的数据集，可能包含一系列与学生表现相关的变量。这种类型的数据集在教育领域、机器学习建模和数据分析中非常常见，旨在研究影响学业成绩的因素或开发预测模型。 核心文件通常是一个CSV格式的表格文件，“students_data.csv”，其中每一行代表一个观测实例（即一位学生的记录），而列则对应不同的特征或变量。在这个数据集中可能包含以下几类关键信息： 1. **学生基本信息**：如学号，姓名，年龄，性别等。 2. **学术背景**：包括年级、班级、学科以及过去的成绩记录等。 3. **家庭和社会背景**：例如父母的教育水平和职业，家庭经济状况等。 4. **学习行为和态度**：比如出勤率、参与课外活动的情况及自我报告的学习兴趣等。 5. **教师和教学环境**：包括班级大小、学校声誉以及教学方法等因素。 6. **目标变量**：在本例中可能是学生的最终成绩，也有可能是通过/未通过的二元结果。 分析这样的数据集通常会经历以下几个步骤： 1. **数据预处理**: 包括读取CSV文件、检查和清理缺失值及异常值。 2. **探索性数据分析（EDA）**：理解各个变量之间的关系以及可能存在的模式或关联。 3. **特征工程**：创建新的有意义的特征，如计算平均分或将分类变量转换为数值形式等。 4. **建立模型**: 选择并训练合适的预测模型来预测学生成绩。 5. **评估和优化模型性能**：通过交叉验证及其它方法提高模型准确度，并进行必要的调整。 最终的目标是利用这些分析结果，帮助教育政策制定者、教师以及家长更好地理解影响学业成绩的关键因素，从而采取更有效的措施支持学生的学术发展。
     
  • 学生学业成绩预测的数据集
    优质
    该数据集旨在通过收集学生的各种学习行为和背景信息，建立模型来预测其学术表现，为教育者提供个性化教学方案参考。 学生成绩数据集包含了学生的学业表现情况，可用于分析学生的学习成果、成绩分布以及教学效果评估等方面的研究。此数据集有助于教育工作者更好地理解学生的学习需求，并据此调整教学策略以提高教学质量。
     
  • 学生学习成绩预测 数据集
    优质
    该数据集包含学生的学业表现及相关信息，旨在通过分析历史成绩、学习习惯等因素来预测未来学术成就，助力教育机构和个人优化学习策略。 学生成绩预测基于文件StudentPerformance.csv进行数据分析和模型构建。通过分析学生的学习行为、背景信息等因素来预测学生的成绩表现，以期为教育者提供有价值的参考依据，帮助改进教学方法并提升学习效果。此项目涉及数据预处理、特征工程以及机器学习算法的应用等步骤。
     
  • 家庭用电预测的数据集
    优质
    本数据集包含丰富的家庭用电记录，旨在支持电力消耗模式分析与未来用电量预测研究。 家庭用电预测是指通过分析历史用电数据和其他相关因素来预估未来一段时间内的电力需求。这种方法可以帮助家庭合理安排用电计划，节省电费，并且有助于电网公司更好地进行电力调度与供应管理。通过对天气变化、生活习惯等因素的考量，可以提高预测模型的准确性，从而为用户提供更加个性化的服务和建议。
     
  • 生活垃圾数据集的YOLO版本
    优质
    本研究提出了一种基于YOLO算法的生活垃圾检测数据集，旨在提升各类生活垃圾图像中目标物体识别与定位的精度和效率。 生活垃圾数据集YOLO版提供了一种基于YOLO算法处理生活垃圾图像的方法，适用于相关研究与应用开发。