Python线性回归天气预测

在Python中，线性回归是一种常用的机器学习方法，用于建立输入变量（例如温度、湿度、风速等）和输出变量（如天气情况，如晴天、雨天等）之间的线性关系模型。天气预测中的线性回归可以帮助我们理解这些变量之间的关系，并根据历史数据预测未来的天气情况。

以下是使用Python进行简单线性回归天气预测的基本步骤：

1. 数据收集：获取包含历史天气数据（输入特征和天气结果）的数据集，可以从气象站或公开API获取。

2. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，可能需要将分类变量编码为数值，对连续变量进行标准化或归一化。

3. 导入库：使用`pandas`进行数据操作，`numpy`进行数值计算，`matplotlib`和`seaborn`作数据可视化，`sklearn`中的`LinearRegression`进行线性回归模型训练。

4. 数据分割：将数据集划分为训练集和测试集，通常用80%的数据训练模型，20%的数据用于模型评估。

5. 创建模型：实例化`sklearn.linear_model.LinearRegression`类，这将创建一个线性回归模型。

6. 训练模型：使用训练数据调用`fit()`方法，传入输入特征和对应的标签。

7. 预测：使用训练好的模型，对测试集或新数据进行天气预测。

8. 评估模型：计算预测结果与实际结果的误差（如均方误差或R²分数），评估模型性能。

9. 可视化结果：用`matplotlib`或`seaborn`绘制预测值与实际值的散点图，查看模型拟合效果。