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美国野火数据集
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概述
美国野火数据集（以及其他属性）
介绍
野火几乎是定期发生的最具经济破坏力的自然事件之一。 由于同时发生大量火灾，并且资源有限，土地管理者和消防部门必须衡量得失，选择重点火灾进行资源分配，这个项目的目标是利用机器学习来提供选择和决策。
该数据集可以帮助建立一个机器学习模型，以预测大火到毁灭性程度的可能性，从而帮助决策者和土地管理者在夏季对野火进行分类。
内容
包含两个文件 FW_Veg_Rem_Combined.csv Wildfire_att_description.txt
这里提供的数据集是野火数据的子样本：188万美国大火。选取这个数据集，同时选择了50,000个火灾样本的随机样本，然后将此数据集与特定纬度/经度，历史植被数据以及历史天气数据结合在一起。用城市纬度/经度数据库表示火灾的偏远程度的测量指标。
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