Python决策树天气降雪预测项目教程

资源摘要信息:"机器学习课设基于python实现决策树对天气降雪进行预测判断源码(带界面和数据)+项目使用说明.zip" 该项目是一个基于Python实现的机器学习课设，主要功能是对天气降雪情况进行预测。项目使用决策树模型，结合了数据预处理、模型训练和界面设计三个部分。以下是对项目中的各个组成部分和知识点的详细解析。 ### 数据部分 #### 数据预处理 项目使用昆明市2004年至2017年的数据，原始数据集为**test_kunming.csv**。数据预处理主要步骤包括处理缺失值、平衡样本集和选择重要特征。 1. 缺失值处理：对于含有nan的数据，采用前两行数据的平均值填充，考虑到天气数据的连续性和相似性。 2. 样本集平衡：由于降雪（正样本）数据相对较少，采取数据扩大的方法。首先通过叠加正样本，然后乘以不同的比例（0.9和1.1）并叠加，使得正样本数量接近负样本的1/3。 3. 特征选择：排除年月日等不具泛用性的特征后，利用主成分分析（PCA）选取最重要的7个特征，保存至**rate.csv**中，并将这些特征与下雪标签结合，形成新的训练数据集**data.csv**。 #### 划分数据集 从**data.csv**中读取数据，并随机抽取得到训练集、验证集和测试集，比例为31:4:5。其中测试集数据保存为**test_data.csv**，供后续使用。 ### 决策树训练部分 #### CART算法实现及模型训练 项目采用CART（Classification And Regression Trees）算法来训练决策树模型。该模型使用**CART.py**文件实现，通过递归分割特征空间进行训练。 #### 参数设置 **config.py**文件用于设置模型参数，如特征选择时的个数等。 #### 主执行函数 **main.py**文件包含了模型训练的主执行函数，负责整体流程的控制。 #### 验证和预测 **vail_and_test.py**文件用于对训练后的模型进行验证和预测，确保模型的准确性和泛化能力。 ### 界面设计部分 #### 各控件实现 **Ui_design.py**文件负责实现用户界面中的各个控件。 #### 主界面 **WidgetMain.py**文件包含了主界面的设计，用户可以通过界面输入数据并得到预测结果。 ### 项目使用说明 项目提供了一个详细的**项目说明.md**文件，说明如何安装、配置和使用该项目，对于初学者和进阶者均有较高的参考价值。 ### 机器学习知识点 - **决策树算法**：一种基本的分类与回归方法，通过递归方式将特征空间划分为若干个区域，每个区域内部的样本属于同一类别。 - **CART算法**：一种用于构建决策树的算法，既可以用于分类也可以用于回归问题。 - **数据预处理**：在机器学习中，对原始数据进行处理，使其更适合后续模型的使用。 - **样本集平衡**：解决分类问题中正负样本不均衡的方法，常用策略包括过抽样（上采样）和欠抽样（下采样）。 - **主成分分析（PCA）**：一种用于降维的技术，通过线性变换将一组可能相关的变量转换成一组线性不相关的变量。 - **数据标准化**：将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。 - **随机抽取**：从数据集中随机选择一部分数据作为训练集、验证集或测试集。 该项目是一个完整的机器学习项目实例，涉及数据处理、模型训练、结果验证以及用户界面设计，能够帮助用户深入理解和掌握机器学习项目开发的整个流程。