数据介绍 通过在目标RainTomorrow上训练二进制分类模型来预测明天是否会下雨 内容范围 该数据集包含来自众多澳大利亚气象站的每日天气预报。 目标变量RainTomorrow的意思是：第二天下雨了吗？是还是不是。 注意：训练二进制分类模型时，应排除变量Risk-MM。不排除它会泄漏您模型的答案并降低其可预测性。在此处了解更多信息。 数据来源 观测值来自众多气象站。每天的观测资料可从http://www.bom.gov.au/climate/data获得。澳大利亚气象局，2010年，澳大利亚联邦版权所有。 定义改编自http://www.bom.gov.au/climate/dwo/IDCJDW0000.shtml 也可以通过R包rattle.data和https://rattle.togaware.com/weatherAUS.csv获得此数据集。 软件包主页：http : //rattle.togaware.com。 并查看有关如何使用此数据的一些不错的示例：https : //togaware.com/onepager/

澳大利亚的光伏数据计算，15分钟为分辨率，包含多个气象变量

思科是能够提供配备Woodside所需所有部件的业务就绪系统的唯一一家网络供应商。思科向世人证实了集成端到端网络设计的价值，网络各层的共同运行极大地提高了其固有的灵活性和智能，提供了持续、可预测和可靠的服务。Woodside了解了思科路由器在WAN边缘表现出的卓越性能，并对思科产品的可靠性及Cisco IOS:registered:软件的实力深信不疑。

澳大利亚2017年光伏发电数据

澳大利亚简化的 14 台发电机基准松散地基于澳大利亚南部和东部的电力系统。 该基准由阿德莱德大学 (Mike Gibbard & David Vowles) 开发，用于研究型研究和教育目的。 该基准的 SimPowerSystems 实现的作者是来自 IREQ Hydro-Québec 研究所的 Ali Moeini 和 Innocent Kamwa。 该模型有 59 条总线、14 台发电机（基于通用参数为涡轮机和调速器系统建模合适的模型）和 29 个负载。 此模型中还包含多个电力系统稳定器 (PSS) 模块和多频段电力系统稳定器 (MBPSS) 模块，以及连接在 B_205 总线上的静态无功补偿器 (SVC) 模块。 __ 参考A. Moeini、I. Kamwa、P. Brunelle、G. Sybille，“在 SimpowerSystems 中实施的开放数据 IEEE 测试系统用于

澳大利亚的四种绵羊品种图像分类数据集，马里诺、投票多塞特、萨福克、白萨福克，每类420张图片 澳大利亚的四种绵羊品种图像分类数据集，马里诺、投票多塞特、萨福克、白萨福克，每类420张图片

截至2020年，澳大利亚人口第二大州维多利亚州居住着670万人。 date：日期时间，记录的日期 需求：浮动，每日总电力需求（兆瓦时） RRP：浮动，建议零售价为AUD $ / MWh

内容概要：基于2008年12月份至2017年6月份的数据集，分别训练了随机森林模型和逻辑回归模型。根据今日的气象信息训练分类模型，根据该模型预测澳大利亚第二天的降雨。 该数据集包含来自许多澳大利亚气象站的大约10年的每日天气观测以及天气预报，“RainTomorrow”是要预测的目标变量，这意味着：第二天下雨了，如果当天的降雨量>=1mm，则此列为“是”。气象信息包括日期，城市，最低温度,最高温度,降雨量,蒸发量，阳光（一天中阳光明媚的小时数），一天中最强阵风、9am、3pm的风向和风速，一天中9am、3pm的湿度、气压、云层(云层遮盖的天空比例)、温度、当日是否下雨。 该数据集的主要任务目标是根据今日的气象信息训练分类模型，根据该模型预测澳大利亚第二天的降雨。数据总量为142194行，24列。 目标：1. 基于澳大利亚气象数据集探索数据特征信息；2. 基于澳大利亚气象数据集处理数据特征内容；3. 观察特征中具体的值，可视化分析对预测问题的影响；4. 拆分数据集建模与模型评估；