"基于线性回归的PM2.5值预测实验设计及数据分析"

本次实验旨在运用学习到的线性回归知识，手动使用adagrad梯度下降方法，通过给定的监测数据来完成对PM2.5值的回归预测。实验材料包括Train.csv和Test.csv两个数据集，其中Train.csv包含了该监控站每个月前20天的完整资料，而Test.csv则从剩下的资料中取样出连续的10小时为1笔数据，前9小时所有的观测数据作为特征，第10小时的PM2.5作为目标值。共计可以取出240笔不重复的测试数据。数据中包含了18项污染物的观测数据，如AMB_TEMP、CH4、CO、NHMC等。实验的目标是根据这些特征来预测这240笔数据的PM2.5值。 在设计上，实验首先要从Train.csv数据集中获取训练数据，然后通过手动实现adagrad梯度下降方法进行模型训练，最终得出训练好的模型。接着，需要从Test.csv数据集中获取测试数据，利用训练好的模型对这些测试数据进行预测，最后评估模型的性能指标。 在实验原理上，线性回归是一种常见的机器学习方法，通过寻找输入特征和输出值之间的线性关系来进行预测。而adagrad梯度下降方法是一种优化算法，通过自适应地调整学习率，能够更快地收敛到最优解。因此，本次实验的核心在于将线性回归与adagrad梯度下降相结合，完成对PM2.5值的预测。 在实验过程中，需要对特征数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤。然后，需要手动实现adagrad梯度下降算法，包括计算梯度、更新参数、设置学习率等操作。接着，将训练好的模型应用于测试数据集，得出预测结果，并通过评估指标如均方误差（MSE）、决定系数（R^2）等来评估模型的性能。 在实验实施中，需要使用Python或其他相关的编程语言来进行数据处理、模型训练和预测以及性能评估。同时，还需要结合相关的机器学习库如NumPy、Pandas、Scikit-learn等来简化实现过程，并提高效率。 总之，本次实验通过手动实现adagrad梯度下降方法结合线性回归模型，利用给定的监测数据完成了对PM2.5值的回归预测，实验过程涉及到数据处理、模型训练和预测以及性能评估等步骤，旨在通过实际操作加深对机器学习原理的理解，并掌握相关技能。