空气质量预测系统源码pycharm

### 寻找并配置空气质量预测系统的Python源代码

为了在PyCharm中成功运行空气质量预测系统的Python项目，需确保环境设置正确无误。这不仅涉及获取合适的源代码，还涉及到开发环境中必要的组件安装与配置。

#### 获取兼容的Python源代码
对于空气质量预测系统而言，通常会依赖于特定的数据集以及一系列机器学习库来实现模型训练和预测功能。可以考虑从GitHub或其他开源平台查找已有的空气质量预测项目的源代码。例如，“Air-Quality-Index-Prediction”是一个流行的仓库，它提供了完整的数据预处理、特征工程及建模过程[^1]。

#### 安装Python解释器
由于PyCharm仅作为集成开发环境(IDE)，并不自带Python解释器，因此需要单独安装Python解释器以便能够执行Python脚本。可以从官方网站下载适合操作系统版本的Python发行包，并遵循标准流程完成安装[^2]。

#### 配置PyCharm工作空间
一旦获得了所需的Python源文件并且本地已经安装好了Python解释器，在启动PyCharm之后应该创建一个新的项目并将上述获得的源代码导入其中。接着要指定正确的Python解释器路径给该项目，这样就可以利用PyCharm的强大特性来进行编码调试了[^3]。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 假设这里加载了一个CSV格式的历史空气污染指数数据集
data = pd.read_csv('air_quality_data.csv')

X = data.drop(columns=['AQI'])  # 特征列
y = data['AQI']                 # 目标变量

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
print(predictions[:5])