基于机器学习的PM2.5预测

PM2.5预测是一个典型的回归问题，可以使用机器学习算法进行预测。在这个问题中，我们需要收集大量的PM2.5浓度数据和相关的气象数据，例如温度、湿度、风速等等。

常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等等。我们可以使用这些算法来构建PM2.5预测模型，根据气象数据来预测PM2.5的浓度。

在构建模型之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取、特征选择等等。还可以通过交叉验证、网格搜索等技术来优化模型，提高预测精度。

总的来说，基于机器学习的PM2.5预测是一个比较成熟的领域，有很多可行的方法和技术可以使用。