空气质量预测模型代码
时间: 2024-06-11 19:01:45 浏览: 18
空气质量预测模型通常采用机器学习算法进行建模。其中常用的算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。在建模之前,需要进行数据预处理、特征选择等工作。
具体的代码实现可以使用Python编程语言,并结合常用的机器学习库如Scikit-learn、TensorFlow等。以下是一个简单的空气质量预测模型的代码示例:
``` python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('air_quality.csv')
# 数据预处理,特征选择等操作
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 构建模型
model = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = mse ** 0.5
print('RMSE:', rmse)
```
上述代码中,`air_quality.csv`是存储空气质量数据的文件,`X`是特征矩阵,`y`是目标变量。首先读取数据并进行数据预处理和特征选择等操作,然后将数据划分为训练集和测试集。接着构建决策树回归模型并进行训练,最后预测测试集结果并计算均方根误差(RMSE)作为模型性能的评估指标。
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