智能家居系统中，一边爬取当日的天气信息，一边进行对于该环境的预测。这通常是并行进行的。通过对爬取到的数据以及智能家居系统中检测到的环境信息进行分析，算出该环境下，温度多少度较为合适。 将2014homeA、2015homeA、2016homeA：合并成一个数据集train.csv； train.csv：训练集，26243行×14列。每行为一条环境的相关信息，共26243行。 (不包含第一行数据)； test.csv：测试集，300行×14列。每行为一条环境的相关信息，共300行。你需要对每个温度进行预测。

这是一道关于温度预测的机器学习问题。对于这个问题，我可以提供以下一些思路和建议：

1. 数据探索：首先需要对数据进行探索，了解数据的分布和特征之间的关系。可以使用Python中的pandas和matplotlib库进行数据可视化和统计分析，以便更好地理解数据。

2. 特征工程：对于温度预测问题，需要选取合适的特征进行建模。可能会涉及到对时间、空间、天气等因素进行特征工程。可以使用Python中的scikit-learn库进行特征提取和转换。

3. 模型选择：针对该问题，可以选择一些常见的回归模型进行建模，例如线性回归、决策树、随机森林等。可以使用Python中的scikit-learn库进行建模和训练。

4. 模型评估和调优：为了提高模型的预测准确率，需要对模型进行评估和调优。可以使用交叉验证等方法进行模型评估，使用网格搜索等方法进行模型参数调优。

5. 模型应用：将训练好的模型应用到测试集上进行预测，并计算模型的预测准确率。

希望以上建议能够对您有所帮助。如果您还有其他问题，欢迎继续咨询我。