结合第二次实验课空气质量监测数据,编写二元PM2.5浓度预测回归模型。完整代码
时间: 2024-10-11 21:13:18 浏览: 20
为了结合第二次实验课的空气质量监测数据并创建一个二元PM2.5浓度预测的回归模型,我们将使用Python中的pandas处理数据、matplotlib绘制数据分布,然后利用sklearn库中的线性回归或决策树等算法训练模型。这里是一个基础的示例,假设我们已经有一个CSV文件包含了时间戳(t)、PM2.5浓度(pm25_concentration)以及其他影响因素的数据。
```python
# 导入所需库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('air_quality_data.csv')
# 数据预处理(如有缺失值填充,转换类型等)
data['time'] = pd.to_datetime(data['time']) # 将时间戳列转换为datetime
data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值
# 特征工程(如选择特征、数据归一化等)
X = data[['time', 'feature1', 'feature2']] # 假设feature1和feature2是影响PM2.5的其他变量
y = data['pm25_concentration']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 选择模型(这里以线性回归为例,你可以尝试DecisionTreeRegressor)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("True PM2.5 Concentration")
plt.ylabel("Predicted PM2.5 Concentration")
plt.title("PM2.5 Concentration Prediction")
plt.show()
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