教学数据集T01 · 国际
GeoDataSets 地学统计与机器学习教学数据
得克萨斯大学奥斯汀分校Michael Pyrcz分享的合成地下空间数据，面向地学统计、数据分析和可重复教学实验。
- 资源形态
- 合成
- 数据量
- 主要为表格；完整仓库体积按当前版本为准
- 地区
- 合成地下数据；不应标注为真实油田观测
数据概览
- 数据类型
- 一维/二维合成空间、多变量和井相关表格
- 数据性质
- 合成
- 数量与口径
- 持续维护的集合；不同数据具有不同记录数，本轮不合并为虚假的样本总数
- 数据量与口径
- 主要为表格；完整仓库体积按当前版本为准
- 数据地区
- 合成地下数据；不应标注为真实油田观测
- 格式
- CSV、文本及配套Jupyter课程材料
- 获取条件
- 作者GitHub与Zenodo公开归档
- 数据许可
- 仓库MIT；如使用外部来源材料仍需检查单文件署名与说明
- 代码许可
- 以配套Notebook仓库许可为准；数据仓库为MIT
- 元数据核验
- 2026-11-04；未下载完整数据包、未运行外部模型
数据特征
- 部分示例提供完整真值与抽样数据。
- 包含噪声、偏采样和非物理值等教学问题。
- 适合回归、聚类、空间估计及验证方法练习。
教学回归与聚类空间建模
代表性图件
作者教材展示空间样点、真值、估计模型，以及直方图和变差函数对照。未确认该图对应 GeoDataSets 的具体 CSV 版本。
图件关系：同作者配套教学方法图，具体数据文件关系未确认
引用源：Michael J. Pyrcz / Applied Geostatistics in Python · Spatial Estimation and Simulation 章节图件
原始网页 / 文献 · 原图
许可：图件再发布许可待核；署名不能替代授权
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相关研究
已发表的数据论文、地质解释、储层表征、数值模拟、监测与机器学习研究；按核实程度标注与数据的关系。
未确认该登记资源或固定数据版本的直接论文；下列主题研究与数据关系均已分别标注。
同作者配套方法 · 地学统计 · 2026 · Applied Spatiotemporal Data Analytics and Machine Learning
GeostatsPy: Open-Source Geostatistics in Python
已发表 GeostatsPy 方法章节，介绍 Python 开源地学统计工具及空间数据分析、估计和模拟的教学研究背景；未确认使用 GeoDataSets 全库或某一固定版本。
来源与引用
核验日期：2026-11-04。文献题录、图件来源和许可依据如下。
- 作者数据仓库 — 数据内容与获取入口
- 可引用归档DOI — 集合引用与版本
- 作者机器学习课程Notebook — 配套教学工作流