【源码】基于机器学习算法的空气质量预测系统

项目简介

本项目借助机器学习算法来预测空气质量指数（PM2.5浓度）。通过对历史数据的分析，可预测未来一段时间的空气质量，有助于人们合理安排户外活动，也能提醒相关机构提前做好预防措施。项目基于NTU李宏毅老师的机器学习课程，涵盖春、秋学期所有课后作业。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取与预处理
   • 读取CSV文件，进行数据清洗，去除噪声、填充缺失值。
   • 开展特征工程和数据转换，以适配机器学习模型。
   • 利用热力图分析各指标间的关联性。
2. 特征选择与模型训练
   • 通过热力图分析选取影响空气质量的关键特征。
   • 支持AdaGrad、SGD和正规方程三种训练模式。
   • 根据训练损失函数值绘制学习曲线，便于了解模型训练情况。
3. 模型预测与评估
   • 用测试集对训练好的模型进行预测并输出结果。
   • 提供评估方法，计算预测值与真实值的误差。
   • 可将预测结果保存为CSV格式用于后续分析。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件： 1. 安装依赖库 - 使用pip安装必要的Python库，如numpy、pandas、matplotlib等。 - 命令示例：pip install numpy pandas matplotlib 2. 准备数据 - 准备符合项目要求的CSV格式数据文件。 - 数据文件应包含必要特征和目标变量（如PM2.5浓度）。 3. 运行代码 - 运行主程序文件（通常为answer.py）。 - 程序会自动完成数据读取、预处理、特征选择、模型训练、预测和评估等操作。 - 用户可按需调整代码中的参数设置。 4. 查看结果 - 程序运行结束后，在指定目录下可找到生成的预测结果文件和可视化图像文件。 - 用户可依据这些结果进行进一步分析和应用。

注意：本项目需Python环境，且用户需具备一定的机器学习和数据处理基础知识。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】