数据集模板是构建高质量机器学习模型的基础工具，合理的设计能显著提升数据处理效率。以下为关键要素：

📋 模板结构示例

  • 元数据：记录数据来源、采集时间、版本号（如 source: 教育部公开数据）
  • 字段定义：明确每列数据的含义与类型（例如 label: 分类结果 (类别名)）
  • 数据格式：统一时间戳、坐标系等规范（如 timestamp: ISO_8601）

⚠️ 注意：模板需预留扩展字段（如 extended_data），以适配未来需求

📚 扩展阅读

如需了解数据预处理流程，可参考：
数据预处理指南

🖼️ 图片展示

数据集模板结构
数据字段定义示例

💡 小贴士

  • 使用工具（如 Pandas）自动生成模板骨架
  • 增加注释字段（如 note: 数据来源说明）提升可追溯性

🌐 本指南同步发布于：ABC Compute Forum 官方文档