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1-Linear Regression:预测PM2.5
注意
:这篇博客的任何操作是在已经下载好Python的前提下,如果还没有下载Python,可以参考以下链接下载Python
https://blog.csdn.net/qq_39346534/article/details/106954662
1.作业目的:
根据前9个小时采集的台湾环境监测所得的数据,用线性回归预测第10个小时的PM2.5的数值
2. 数据集描述:
将数据分为train.csv和test.csv,其中train.csv是检测站每个月前20天的所有数据,而test.csv是从检测站剩余数据中取样出的部分数据。
train.csv如图所示:
test.csv如图所示:
3. 作业描述:
输入:前9个小时采集的台湾环境监测所得的数据,
输出:第10个小时的PM2.5的数值
工具:用线性回归预测
4. 完整代码:
.
# 导入相关库
import sys
import pandas as pd
import numpy as np
# 读入数据
data = pd.read_csv('./train.csv', encoding = 'big5')
# 数据预处理
data = data.iloc[:, 3:]
data[data == 'NR'] = 0
raw_data = data.to_numpy()
# 按月分割数据
month_data = {}
for month
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