机器学习项目实战：预测与模型优化

56、随机森林（RF）预测：从互联网上下载你感兴趣的某个地点一个月的历史每日最低气温和海平面气压数据。如果第二天的总降水量大于0.5毫米，则将数据标记为1，否则标记为0。对标记好的数据进行随机森林分析。给定同月但不同年份某一天的最低气温和海平面气压的每日数据，使用你训练好的随机森林模型来预测第二天是否下雨。你的预测准确吗？如何改进你的预测？

可通过对比预测结果和实际天气情况判断预测是否准确。改进预测的方法有：

• 使用多年数据训练模型
• 调整随机森林的参数（如树的数量、节点最小样本数等）
• 引入更多相关特征（如风速、湿度等）

57、在R. A.费舍尔鸢尾花数据的150行中，前50行是山鸢尾（setosa）的数据，第51 - 100行是变色鸢尾（versicolor）的数据，第101 - 150行是维吉尼亚鸢尾（virginica）的数据。使用第1 - 40行、第51 - 90行和第101 - 140行的数据训练一个神经网络模型，然后使用该神经网络模型来预测剩余的花瓣和萼片长度及宽度数据对应的鸢尾花种类。

可使用R或Python代码实现：

1. 加载数据；
2. 划分训练集（第1 - 40行、第51 - 90行和第101 - 140行）和测试集（剩余行）；
3. 训练神经网络模型；
4. 用模型对测试集预测。

58、为自己或他人设计一个机器学习项目。你的训练数据是什么？测试数据是什么？你的训练模型是什么？训练模型的误差是什么？你将如何评估预测误差？

## 数据与模型训练相关说明

- **训练数据**：是用于训练模型的数据，可根据项目主题收集相关数据。

- **测试数据**：是用于评估模型性能的数据，通常与训练数据来源相同但相互独立。

- **训练模型**：可以是以下算法之一：
  - K-均值聚类
  - 支持向量机
  - 随机森林
  - 神经网络等

- **训练模型误差**：是指模型在训练数据上的预测