python机器学习天气预测

### 使用 Python 和机器学习模型进行天气预报

#### 数据准备
为了建立有效的天气预报模型，数据收集至关重要。通常情况下，气象数据可以从公开API获取，如OpenWeatherMap API或其他政府提供的气象服务接口。这些数据应至少包含温度、湿度、气压等基本信息。

对于特定应用案例，在环境数据的选择上可以更加聚焦于影响天气变化的关键因素[^4]。例如，在某些场景下可能仅选用温度和风速作为特征输入来简化模型复杂度并提高效率；同时去除那些对结果贡献较小甚至可能导致噪声增加的因素，比如风向。

#### 特征工程
在构建预测模型之前，还需要做好充分的预处理工作——即所谓的“特征工程”。这一步骤旨在从原始采集到的信息中提取出有助于提升算法性能的新属性或转换现有字段使其更适合后续计算需求。具体措施包括但不限于：

- **时间戳解析**：将日期字符串转化为易于操作的时间对象；
- **周期性变量编码**：针对具有循环性质的数据项（像月份），采用正弦/余弦变换等方式表示其内在规律；
- **滞后效应引入**：利用过去一段时间内的观测记录创建新的维度，帮助捕捉潜在模式；
- **异常值检测与修正**：识别并合理处置偏离正常范围过多的数据点以免干扰整体判断准确性。

import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

def preprocess_data(df):
    df['datetime'] = pd.to_datetime(df['date'])
    
    # Extracting time features
    df['year'] = df['datetime'].dt.year
    df['month_sin'], df['month_cos'] = zip(*df['datetime'].apply(lambda dt: (
        np.sin(2 * np.pi * dt.month / 12),
        np.cos(2 * np.pi * dt.month / 12))))
        
    # Adding lagged values of temperature and wind speed
    for i in range(1,9):  
        df[f'temp_lag{i}'] = df['temperature'].shift(i)
        df[f'wind_speed_lag{i}'] = df['wind_speed'].shift(i)

    return df.dropna()

#### 模型训练
一旦完成了上述准备工作，则可以根据实际业务目标挑选合适的监督式学习方法来进行建模尝试。这里推荐使用Scikit-Learn库中的随机森林回归器(RandomForestRegressor)，因为它不仅能够很好地应对多维连续型输出问题，而且具备较强的泛化能力不易过拟合。

当然如果追求更高的精度以及更复杂的非线性关系表达的话，还可以考虑基于梯度下降优化策略开发出来的集成框架XGBoost或者LightGBM，它们特别擅长处理大规模稀疏矩阵并且支持GPU加速运算从而加快迭代速度。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Assuming `data` is the preprocessed DataFrame from previous step.
features = ['temp_lag1', 'temp_lag2', ..., 'wind_speed_lag8']
target = 'next_day_temperature'

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
    data[features], data[target], test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=None,
                              min_samples_split=2, n_jobs=-1)
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_val)
mse = mean_squared_error(y_val, predictions)
print(f'Mean Squared Error on validation set: {mse:.3f}')

#### 预测执行
最后当一切就绪之后就可以编写脚本文件用于定期更新最新的天气状况并向外界展示成果了。按照给定路径直接调用Python解释器加上指定入口模块即可完成整个流程自动化部署[^2]。

$ python path/to/Main.py