如何利用Python和机器学习技术构建一个天气预测系统，并通过数据可视化展现预测结果？请提供具体的实现步骤和代码示例。

构建一个天气预测系统并进行数据可视化是一个涉及多个步骤的复杂过程，但可以通过本资源《Python机器学习天气预测项目源码及数据可视化》来深入理解并实现。本项目涵盖了数据的收集、处理、机器学习模型的构建、评估和预测，以及预测结果的可视化展示。以下是具体实现步骤和代码示例的概括：

参考资源链接：[Python机器学习天气预测项目源码及数据可视化](https://wenku.csdn.net/doc/37g12du82g?spm=1055.2569.3001.10343)

步骤1：数据收集
在开始项目之前，首先需要收集相关的天气数据。这些数据可以通过在线数据提供商或公开的数据集获取，如Kaggle上的天气数据集。

步骤2：数据预处理
获取数据后，使用Python的Pandas库进行数据清洗和预处理。数据预处理包括缺失值处理、异常值检测、数据类型转换等。

步骤3：特征工程
为了提高预测的准确性，需要进行特征工程，这可能包括特征选择、特征转换等。目的是从原始数据中提取出有助于预测的特征。

步骤4：模型选择和训练
根据数据的特性和预测需求选择合适的机器学习模型，如决策树、随机森林或神经网络等。使用Scikit-learn库来训练选定的模型。

步骤5：模型评估
通过交叉验证、准确率、召回率、F1分数等指标评估模型的性能，确保模型具有良好的泛化能力。

步骤6：预测和可视化
使用训练好的模型进行预测，并利用Matplotlib或Seaborn库将预测结果可视化展示出来。这有助于理解模型的预测效果和未来的天气趋势。

示例代码部分，由于篇幅限制，这里不提供具体的代码实现，但资源中包含了详细的源码和注释，可以帮助你理解和实现上述步骤。

通过本项目的源码和UML设计图，你可以深入学习机器学习在天气预测中的应用，并掌握从数据收集到模型构建再到结果可视化的完整流程。此外，本资源还包括了项目文档和各种UML设计图，帮助你更好地理解和设计整个机器学习项目。如果你希望进一步提高你的机器学习项目开发能力，建议深入研究这份资源，它将为你提供全面的学习支持。

参考资源链接：[Python机器学习天气预测项目源码及数据可视化](https://wenku.csdn.net/doc/37g12du82g?spm=1055.2569.3001.10343)