空气质量预测 | Python实现基于线性回归、Lasso回归、岭回归、决策树回归的空气质量预测模型

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效果一览

文章概述

政府机构使用空气质量指数 (AQI) 向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。 随着 AQI 的上升，公共卫生风险也会增加。 不同国家有自己的空气质量指数，对应不同国家的空气质量标准。

对于空气质量预测，我们将使用 4 种算法：

1.线性回归

2.Lasso回归

3.岭回归

4.决策树回归

通过使用上述算法，我们将通过提供训练数据来训练我们的模型，一旦模型被训练，我们将执行预测。 预测后，我们将通过错误检查和准确性检查来评估这些算法的性能。

遵循的步骤如下：
第一步：数据探索

第二步：数据清理

第三步：数据可视化

第四步：数据训练

第五步：模型创建

第六