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urban carbon emissions 1992-2021 in China

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doi.org2025-03-23 收录
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http://doi.org/10.17632/zz72nstcj6.1
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This dataset was obtained by fitting a gradient boosted regression tree (GBRT).Before using the GBRT model, k-means clustering was used to classify China into two major categories, and then regression was fitted to the carbon emissions of the two categories of cities separately, where the overall fitted R2 for the first category of cities was 0.866, and the overall fitted accuracy for the second category of cities was 0.974.It is important to note that these values represent carbon emissions per square kilometre per city not CO2 emissions, and if you need to calculate CO2 emissions you need (*44/12*area).

本数据集通过适配梯度提升回归树(GBRT)模型获得。在应用GBRT模型之前,首先采用k-means聚类算法对中国地区进行两大类别的分类,随后分别对两类城市的碳排放量进行回归拟合。对于第一类城市,整体拟合的R²值为0.866;对于第二类城市,整体拟合的准确率高达0.974。值得注意的是,此处所提及的数值代表每平方公里城市的碳排放量,而非二氧化碳排放量。若需计算二氧化碳排放量,需将面积乘以(44/12)的系数。
提供机构:
doi.org
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背景与挑战
背景概述
该数据集包含1992至2021年中国城市碳排放数据,采用梯度提升回归树(GBRT)模型拟合,并通过k-means聚类将城市分为两类进行回归分析。数据集提供了两类城市在不同时间段的碳排放CSV文件,适用于碳排放相关研究。
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