基于机器学习的空气质量评价

基于机器学习的空气质量评价是一种利用数据科学和统计方法预测空气质量的方法。它通过训练算法，如决策树、随机森林、支持向量机或深度神经网络，来分析历史空气质量监测数据（包括PM2.5、PM10、O3、NO2等污染物浓度，以及气象条件、地理位置等特征）。

1. 数据收集：首先，需要收集大量的空气质量监测数据和相关的环境变量数据。
2. 特征工程：对原始数据进行预处理和特征提取，可能包括数据清洗、缺失值处理、特征选择和转换。
3. 模型训练：使用历史数据训练机器学习模型，使其学习污染物浓度与其他因素之间的关联模式。
4. 模型验证：通过交叉验证或预留一部分数据来评估模型的性能，如准确率、召回率、R²分数等。
5. 预测应用：当新的环境数据输入模型后，可以预测未来的空气质量状况，为公众健康预警、政策制定提供依据。
6. 持续优化：根据实际预测结果和反馈，不断调整和优化模型，提高预测的精度。