线性回归算法预测天气

线性回归算法可以用于预测天气。通过收集历史天气数据中的自变量（例如温度、湿度、风速等）和因变量（例如降雨量），可以建立一个线性模型来预测未来的天气情况。该模型可以根据已知的自变量值来预测未知的因变量值，从而实现天气预测。

以下是一个使用线性回归算法预测天气的示例[^1]：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设已经有了历史天气数据，包括自变量和因变量
weather_data = pd.read_csv('weather_data.csv')
X = weather_data[['temperature', 'humidity', 'wind_speed']]  # 自变量
y = weather_data['rainfall']  # 因变量

# 创建线性回归模型并进行训练
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 假设有一个新的天气样本，包括自变量值
new_weather = pd.DataFrame({'temperature': [25], 'humidity': [70], 'wind_speed': [10]})

# 使用训练好的模型进行预测
predicted_rainfall = model.predict(new_weather)

print("Predicted rainfall: ", predicted_rainfall)

这个示例中，我们使用了pandas库来读取历史天气数据，并选择了温度、湿度和风速作为自变量，降雨量作为因变量。然后，我们使用sklearn库中的LinearRegression类创建了一个线性回归模型，并使用历史数据进行训练。最后，我们使用训练好的模型对新的天气样本进行预测，得到了预测的降雨量。