本文主要是介绍空气质量预测 | 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，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 效果一览
- 文章概述
- 源码设计
- 参考资料
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
这篇关于空气质量预测 | 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的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
