关于数据集

地震警报预测数据集

这是一个全面的预处理地震数据集，包含1,300 个样本，专为地震灾害评估和地震警报预测系统中的机器学习应用而设计。该数据集通过使用 SMOTE 的高级过采样技术进行了增强，以实现最佳类别平衡，从而确保在地震警报分类任务中实现卓越的模型训练性能。

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数据集特征

特征	描述
震级	地震震级（里氏震级）
深度	地震开始破裂的深度（公里）
中央数据	事件范围的最大报告强度
多媒体信息	该事件的最大估计仪器强度
签名	综合重要性指标，由震级、最大MMI、震感报告和预估影响等多种因素决定。数值越高，地震事件越显著
警报	地震警戒级别分类系统（目标变量）

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数据处理与增强

• 原始来源： Kaggle 上的地震数据集
• 处理方法： SMOTE（合成少数过采样技术）
• 增强目标：平衡类别分布，提高机器学习性能

质量改进

• ✅类别平衡：所有警报类别的平等代表
• ✅数据完整性：清理并验证地震测量数据
• ✅可重复性：使用固定随机种子可获得一致的结果（random_state=42）

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该数据集为研究人员和从业人员提供了高质量、均衡的基础，用于开发和测试地震警报预测模型，有助于改善地震安全和灾害防备措施。