Python数据分析：AQI预测模型构建与异常值处理

"这篇Python数据分析实战文章主要关注的是如何利用机器学习预测空气质量指数（AQI）。作者通过一系列步骤，包括数据加载、数据处理、特征选择、异常值处理和残差图分析，构建了一个基础的预测模型。文中使用了Python中的pandas、numpy、matplotlib、seaborn和sklearn等库，基于2015年的AQI数据集进行操作。" 在数据分析和预测任务中，首先需要导入必要的库来处理和可视化数据。在本案例中，使用了pandas进行数据管理，numpy用于数值计算，matplotlib和seaborn则用于数据可视化，而sklearn则是实现机器学习模型的核心库。数据集是2015年的空气质量指数数据，这通常包含多种与空气质量相关的指标，如PM2.5、PM10、二氧化硫、二氧化氮等。 在数据处理阶段，作者首先处理了缺失值，用中位数填充了"降水量"列的空值，并删除了重复行，确保数据的完整性和唯一性。接着，对于类别变量（如“是否沿海”），将其转化为离散变量（如1代表"是"，0代表"否"），以便于机器学习算法进行处理。 建立基模型时，作者选择了一个简单的线性回归模型（LinearRegression）作为起点。线性回归是一种基础的预测模型，它假设因变量（这里是AQI）与自变量之间存在线性关系。这个基模型可以提供一个基准，后续的特征选择和优化操作将在这个基础上进行。 特征选择是一个关键步骤，这里使用了递归特征消除配合交叉验证（RFECV）方法。RFECV通过不断尝试减少特征数量，同时评估模型性能，以找到最佳特征子集。这种方法有助于减少过拟合风险，提高模型泛化能力。 异常值处理是数据预处理的重要环节。文中提到了两种方法：一是使用临界值填充异常值，这可能是基于统计学上的定义（如Z-score或IQR方法）；二是进行分箱离散化，将连续数值分到不同区间，从而降低异常值的影响。 最后，通过残差图分析模型的残差，可以检查模型的异方差性（误差项的方差是否随预测值变化而变化）和是否存在离群点。如果发现异方差性，可能需要进行数据转换或者选择更适应异方差性的模型；离群点的检测可以帮助识别并处理可能影响模型准确性的极端值。 这篇实战文章详细展示了使用Python进行数据分析和建立预测模型的过程，从数据预处理到模型建立，再到模型优化，提供了全面的步骤指南，对于初学者和经验丰富的数据分析师都是有价值的参考。