python对空气质量数据进行多元线性回归分析

对空气质量数据进行多元线性回归分析的步骤如下：

1. 读取数据

首先，使用pandas库中的`read_csv()`函数或其他适合的函数读取空气质量数据，将其转换为DataFrame对象。例如：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('air_quality_data.csv')

2. 数据预处理

在进行多元线性回归分析前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等。

- 数据清洗：对数据中的缺失值、异常值进行处理，保证数据的准确性和完整性。

# 去除空值
data = data.dropna()

- 数据标准化：将数据按照一定的比例缩放，使得数据具有可比性。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
data[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']] = \
    scaler.fit_transform(data[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']])

3. 多元线性回归模型的建立

使用Scikit-learn库中的`LinearRegression()`函数建立多元线性回归模型。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 建立多元线性回归模型
X = data[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3']]
Y = data['AQI']
model = LinearRegression()
model.fit(X, Y)

4. 模型评估

使用模型对数据进行拟合后，需要对模型进行评估，以评估模型的拟合效果。

- 可以使用Scikit-learn库中的`score()`函数计算模型的拟合度（R^2）。

r_sq = model.score(X, Y)
print('R^2:', r_sq)

- 可以使用Scikit-learn库中的`mean_squared_error()`函数计算均方误差（MSE）。

from sklearn.metrics import mean_squared_error

y_pred = model.predict(X)
mse = mean_squared_error(Y, y_pred)
print('MSE:', mse)

5. 模型应用

使用已建立的多元线性回归模型对新数据进行预测。

new_data = [[35, 70, 13, 30, 0.5, 50]]
predicted_aqi = model.predict(new_data)
print('Predicted AQI:', predicted_aqi)

以上就是对空气质量数据进行多元线性回归分析的基本步骤。