Python爬虫预测天气：数据爬取+可视化+13模型分析

本文主要介绍了如何使用Python爬虫技术获取天气数据集，然后进行数据可视化和建立多种模型预测天气情况，特别是最高气温。作者通过13种不同的模型，包括线性回归和逻辑回归等，探讨了日期和最低气温对最高气温的影响，并尝试预测未来天气。 在【天气数据集爬取】部分，作者虽然没有详述具体步骤，但提到了爬取思路：确定目标网站（大同历史天气预报2020年5月份），请求网页，解析网页以提取数据，最后将数据存储为CSV格式。作者建议读者参考其之前的文章或代码注释来学习具体的爬虫技术。 【数据可视化】是分析过程的重要环节，通过可视化工具如Matplotlib、Seaborn等可以展示数据的分布、趋势以及各变量之间的关系，帮助理解数据的特征并发现潜在规律。这部分可能包括绘制折线图、散点图等，以便更好地理解日期和气温之间的关系。 在【模型预测数据】中，作者使用了以下模型： 1. **单变量线性回归**（模型一）：探究日期与最低气温与最高气温之间的简单线性关系。 2. **多变量线性回归**（模型二）：考虑更多变量，如湿度、风速等，用LinearRegression库实现。 3. **高阶曲线拟合**（模型三至五）：尝试用一阶至三阶曲线来拟合数据，寻找更复杂的非线性关系。 4. **线性回归预测天气**（模型七）：建立一个线性模型用于预测未来气温。 5. **其他线性回归方法**（模型八至九）：使用不同计算方法，如协方差-方差公式和批量梯度下降。 6. **随机梯度下降**（模型十）：通过SGDRegressor实现模型训练。 7. **对数几率回归**（模型十一至十三）：应用LogisticRegression及自定义算法进行逻辑回归，用于预测二分类问题，例如天气是晴还是阴。 在【总结】部分，作者可能回顾了各种模型的表现，讨论了哪种模型在预测准确性上的优势以及存在的局限性。而【声明】部分可能涉及了数据来源的合法性以及模型预测结果的解释。 通过这个项目，读者可以了解到如何结合Python爬虫、数据分析和机器学习技术来处理实际问题，同时掌握多种预测模型的构建和评估，这对于理解和实践数据科学流程是非常有益的。