线性回归预测PM2.5----台大李宏毅机器学习作业1(HW1)

好的，这是一个经典的机器学习问题。以下是实现线性回归预测PM2.5的步骤：

1. 数据准备：从台湾环境保护署所提供的空气品质观测数据中，选取12个月份的每天24小时的资料，总共有12*24=288个数据点。每个数据点包含18个特征和1个标签（即PM2.5浓度）。可以使用pandas库来读取数据，处理数据等。

2. 特征工程：将原始数据转换为模型能够使用的特征。具体来说，可以采用以下方法：

（1）将时间序列转换为连续的序列，例如使用前9小时的空气质量数据来预测第10小时的PM2.5浓度。

（2）对于缺失值，可以使用均值或者中位数进行填充。

（3）可以考虑添加一些新的特征，例如时间戳、一些统计特征等。

3. 模型训练：将数据分为训练集和验证集（测试集），使用训练集进行模型的训练，采用梯度下降法或者正规方程法求解线性回归模型的参数。训练过程中，需要注意正则化，以避免过拟合。

4. 模型评估：使用验证集进行模型的评估，计算出模型的RMSE（均方根误差）等指标。

5. 模型预测：使用训练好的模型对测试集进行预测，生成预测结果。可以将预测结果保存为csv文件，并将其提交到比赛平台上进行评估。

在实现过程中，可以参考台大李宏毅老师的课程作业，里面有详细的代码和实现过程。