适合随机森林算法的天气预测数据集

以下是适合随机森林算法的天气预测数据集的一些特征：

1. 包含多个特征变量，例如气温、湿度、风速、降水量等。
2. 包含目标变量，例如天气状态（晴、雨、雪等）或温度预测等。
3. 数据集应该具有足够的样本数量，以确保模型能够捕捉到数据的变化和趋势。
4. 数据集应该包含一定程度的噪声和变异性，以使模型更加稳健。
5. 数据集应该是多元的，包含不同地点、不同季节、不同天气情况等多种情况下的数据，以提高模型的泛化能力。

一个例子是包含每小时温度、湿度、风速、天气状态等数据的气象数据集，其中每个样本代表一个小时的测量数据。使用这些特征和目标变量，可以构建一个随机森林模型，来预测未来一段时间内的天气状态或温度变化。