SustainBench：助力可持续发展目标监测的机器学习基准

SustainBench：助力可持续发展目标监测的机器学习基准

sustainbench 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/sustainbench

项目核心功能/场景

SustainBench：监测可持续发展目标（SDGs）的机器学习基准。

项目介绍

SustainBench 是一个针对可持续发展目标（SDGs）的机器学习基准集合，涵盖7个SDGs的15个任务，包括经济与发展、农业、健康、教育、水资源与卫生、气候行动以及陆地生态等多个领域。该项目由加利福尼亚理工学院、斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究人员共同开发，旨在为机器学习社区提供一个易于使用的平台，以促进对SDGs的测量和实现贡献。

项目技术分析

SustainBench 提供了15个与SDGs相关的标准化任务，这些任务的数据集部分是首次公开发布。项目的技术分析包括以下几个方面：

1. 数据集：包含15个任务的标准化数据集，每个任务都有详细的说明和原始数据链接。
2. 数据加载器：为每个数据集提供Python数据加载器，将数据加载为PyTorch张量，便于后续的模型处理。
3. 基准模型：提供了多个基准模型，以帮助用户快速开始实验和评估。
4. 数据预处理：对11个任务的数据集进行了预处理，并提供预处理代码和说明。

项目技术应用场景

SustainBench 的应用场景广泛，主要包括：

• ** Poverty（贫困）**：预测空间上的贫困情况和时间上的贫困变化。
• Zero Hunger（零饥饿）：作物种植映射、作物类型映射、作物产量预测和地块界定。
• Good Health and Well-being（良好健康与福祉）：儿童死亡率预测和女性BMI预测。
• Quality Education（优质教育）：女性教育程度预测。
• Clean Water and Sanitation（清洁水资源与卫生设施）：清洁水源和卫生设施预测。
• Climate Action（气候行动）：砖窑分类。
• Life on Land（陆地生态）：土地覆盖分类特征学习和域外土地覆盖分类。

项目特点

1. 易用性：SustainBench 设计考虑了机器学习社区的易用性，降低了入门门槛。
2. 标准化：提供了标准化的基准，便于评估不同模型在多个SDGs任务上的性能。
3. 创新激励：鼓励开发新的机器学习方法，以提升模型性能，从而推动SDGs的实现。

通过 SustainBench，研究人员和开发者可以更容易地参与到SDGs相关的机器学习任务中，不仅有助于推动科学研究，还能为解决现实世界的可持续发展问题提供技术支持。

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