随机森林预测空气质量
时间: 2023-12-07 13:04:29 浏览: 60
随机森林是一种常用的机器学习算法,可以用于预测空气质量。其基本思想是通过构建多个决策树来进行预测,每个决策树都是基于不同的随机样本和特征集构建的。最终的预测结果是所有决策树的平均值或投票结果。
以下是使用Python中的scikit-learn库进行随机森林预测空气质量的示例代码:
```python
# 导入必要的库
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv('air_quality.csv')
# 分离特征和标签
X = data.drop('AQI', axis=1)
y = data['AQI']
# 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)
# 构建随机森林模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = rf.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
其中,数据集需要包含多个特征和一个标签,特征可以包括温度、湿度、风速等,标签为空气质量指数(AQI)。在代码中,我们使用了随机森林回归器(RandomForestRegressor)来构建模型,并使用均方误差(Mean Squared Error)来评估模型的性能。
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