基于机器学习的天气数据分析与预测系统代码

这是一个比较大的项目，需要多个步骤和技术来完成。我可以给你一个大致的流程和一些技术，但是并不能提供完整的代码。

1. 数据采集：需要从各个天气站点和其他数据源采集气象数据，包括温度、湿度、气压、风速、降雨量等数据。可以使用爬虫技术或者API接口来获取数据。

2. 数据清洗和预处理：需要对采集到的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、填充缺失值、归一化处理等。

3. 特征提取和选择：需要从清洗后的数据中提取有用的特征，并进行特征选择，以提高模型的预测性能。可以使用统计学方法、主成分分析（PCA）等技术。

4. 模型选择和训练：需要选择适合的机器学习算法，包括决策树、支持向量机、神经网络等，并使用历史数据对模型进行训练。

5. 模型评估和调优：需要对训练好的模型进行评估和调优，包括交叉验证、网格搜索等技术。

6. 预测和展示：根据训练好的模型，对未来的天气情况进行预测，并将预测结果展示给用户。可以使用Web开发技术展示预测结果。

对于技术方面，可以使用Python语言和相关的机器学习库，如Scikit-learn、Pandas、NumPy等来完成该项目。同时，可以使用一些Web框架，如Django、Flask等来实现Web应用程序。

希望这些信息对你有所帮助。