基于机器学习的天气预测
基于机器学习的天气预测
文章目录
- 基于机器学习的天气预测
- 1、数据导入与预处理
- 空值的处理
- 将上一行数据填充到空值处
- 异常值的处理，画图来判断是否存在异常值
- 对目标值进行处理
- 2、样本比例调整
- 调整样本比例
- 将天气情况作为索引，看每种天气情况的样本数，把每种天气的样本比例设置成相同，让样本均衡
- 由于最小天气样本数为586，所以这里将所有的样本数调为586
- 3、KNN算法训练数据并保存模型
- 4、决策树训练数据集并保存模型
- 5、支持向量机训练数据集并保存模型
- 6、提取所训练的模型并预测
- 将每种算法循环十次，得到十次预测准确率的结果并求平均值
里面用的算法是一些简单的算法。
数据集放到了gitee上面：
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