对爬取来的天气数据进行数据清洗、选取六个特征，将数据集划分为训练集和测试集，用随机森林进行分类，得出ACC,RECALL,AUC

首先，对于天气数据的清洗和特征选择，可以采取以下步骤：

1. 数据清洗：去除缺失值、异常值等无效数据，并确保数据的一致性和准确性。

2. 特征选择：根据任务需求，选取与分类相关的六个特征。可以使用领域知识、相关性分析、特征重要性等方法进行选择。

接下来，将数据集划分为训练集和测试集。可以使用常见的划分方法，如随机划分、交叉验证等。确保训练集和测试集具有代表性，并且类别分布均衡。

最后，使用随机森林算法进行分类，并计算ACC、RECALL和AUC等评价指标。随机森林是一种基于集成学习的分类算法，能够处理高维特征和复杂关系。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Python中的scikit-learn库进行数据处理和随机森林分类：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, roc_auc_score

# 假设你已经完成了数据清洗和特征选择，并将结果保存在一个名为data的DataFrame中

# 提取特征和标签
features = data[['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4', 'feature5', 'feature6']]
labels = data['label']

# 划分训练集和测试集
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林分类器
rf_classifier = RandomForestClassifier()

# 训练模型
rf_classifier.fit(train_features, train_labels)

# 预测测试集
predictions = rf_classifier.predict(test_features)

# 计算评价指标
accuracy = accuracy_score(test_labels, predictions)
recall = recall_score(test_labels, predictions)
auc = roc_auc_score(test_labels, predictions)

print("Accuracy:", accuracy)
print("Recall:", recall)
print("AUC:", auc)

以上代码假设数据集已经整理好，特征列名为feature1、feature2等，标签列名为label。你可以根据实际情况修改代码以适应你的数据集和特征选择方法。

希望这能对你有所帮助！如果有任何进一步的问题，请随时提问。