大气臭氧浓度预测：基于集成学习 袋装决策树 额外决策树 随机梯度提升 随机森林的时间序列 大气臭氧浓度预测 完整代码+数据 可直接运行

最新推荐文章于 2023-04-27 16:45:35 发布
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分类专栏： 深度学习机器学习实战 文章标签： 决策树 集成学习 随机森林 大气臭氧浓度预测 随机梯度提升
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/129817473
该博客介绍了使用集成学习方法，包括袋装决策树、额外决策树、随机梯度提升和随机森林，进行大气臭氧浓度预测的完整过程。博主提供了详细的代码和数据，读者可以直接运行进行学习和实践。
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空气质量预测 | Python实现基于RandomForest随机森林的空气质量预测模型（Air Quality Prediction）
天天酷科研的博客
08-09 862
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数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型
m0_64336780的博客
05-09 8277
本实验数据集来源于Kaggle，该数据集重点关注各地区的空气质量评估。数据集包含5000个样本，并捕获了影响污染水平的关键环境和人口因素。Temperature（°C）：该地区的平均温度。Humidity（％）：该地区记录的相对湿度。PM2.5浓度(µg/m³)：细颗粒物水平。PM10浓度(µg/m³)：粗颗粒物水平。NO2浓度（ppb）：二氧化氮水平。SO2浓度（ppb）：二氧化硫水平。CO浓度(ppm)：一氧化碳水平。
第七章.集成学习(Ensemble Learning)—袋装(bagging),随机森林(Random Forest)
weixin_45116749的博客
03-02 1018
第七章.集成学习(Ensemble Learning)—袋装(bagging),随机森林(Random Forest)
随机森林模型_观点速递65|使用随机森林模型模拟短期空气污染效应：基于交通和气象数据...
weixin_39615984的博客
12-17 1605
概念 · 解读随机森林：机器学习中的一种集成算法，它属于“装袋”类型，通过组合多棵决策树，最终结果通过投票或取均值，使得整体模型的结果具有较高的精确度和稳定性。决定系数(R2)：用于判定模型的拟合效果，取值在0-1之间，越接近1，模型拟合能力越强。平均分数偏差(MFB)：衡量模型拟合过度或低估的倾向。平均绝对离差(MAD)：范围为0到正无穷，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；...
机器学习_第二篇 分类算法（4）_集成学习【bagging（袋装法）】
Blog of Mary Sun
04-28 9131
Bagging（bootstrap aggregating）采用的是随机有放回的选择训练数据构造分类器，最后组合。（一种根据均匀概率分布从数据中重复抽样（有放回）的技术） 随机森林是bagging中的一种方法。以随机森林为例进行说明 随机森林是构造很多颗决策树，形成一个森林，然后用这些决策树共同决策输出类别是什么。 随机森林算法是在构建单一决策树的基础上进行的，同时它也是对单一决策树算法...
随机森林——袋装集成算法
qq_43215869的博客
08-27 431
代码简洁，明了易懂，直接复制，带入数据，进行调用即可出结果
基于随机森林的空气质量预测（Matlab完整程序和数据）
08-09
随机森林是一种集成学习方法，常用于分类和回归任务，它结合了多个决策树的预测结果以提高模型的准确性和稳定性。在空气质量预测中，随机森林可以处理大量的输入变量（如温度、湿度、风向等）并找出对空气质量影响...
运用机器学习方法预测空气中臭氧浓度.pdf
09-24
传统的统计模型预测仅考虑单一大气污染物浓度变化，利用ARIMA、Holt-Winters 等时间序列预测模型进行浓度预测，预测精度较低且预测时效较短。基于机器学习的预测方法可以对多源数据进行综合考虑，预测效果有所提升。...
基于BP神经网络构建的空气质量指数预测模型_利用历史气象数据与大气污染物浓度信息_通过tanh激活函数与梯度下降优化算法实现未来24小时AQI值的精准预测_为环境保护部门提供决策支.zip
最新发布
09-10
在空气质量指数（AQI）预测模型中，BP神经网络能够综合分析历史气象数据和大气污染物浓度信息，来预测未来24小时的AQI值。 在构建这样的预测模型时，数据采集是基础。通过历史气象数据，可以了解到温度、湿度、风速...
Python AQI空气污染指数数据分析与机器学习
wwxy1995的博客
09-03 9534
  导入模块 import numpy as np import pandas as pd import datetime import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.pylab as pylab import seaborn as sns %matplotlib inline # Co...
4.3.4.集成学习（一） - 袋装法(Bagging)，提升法(Boosting)，随机森林(Random Forest)
Orange_Spotty_Cat的博客
09-17 9149
简介 集成学习（Ensemble Learning）是通过聚合多个分类器的预测结果来提高分类的准确率。比如，在集成学习中，会生成多个分类树模型，从中选取表现较好的那些树模型，在通过投票等筛选方式决定最终输出的分类器。在聚合算法中，以Bagging，Boosting与Random Forest（随机森林）最为典型。这三个算法，因为能够显著改善决策树的缺陷而被广泛应用。 一句话解释版本： Bag...
随机森林预测算法的实现
热门推荐
Der_Jiang的博客
05-01 2万+
本文拟采用随机森林实现空气质量的预测。 实现环境：python3.5 所需包：pandas 、numpy、matplotlib、csv等。引入包如下： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib import csv import random from s...
python数据分析实战：近地面臭氧浓度预测
BernardDong的博客
06-07 4432
近地面臭氧浓度预测python实现
6 利用决策树模型预测天气质量
y1535766478的博客
09-06 1万+
背景：客观评价一个区域的环境质量状况，需要综合考虑各种因素之间以及影响因素与环境质量之间错综复杂的关系，此次目的是根据空气质量中SO2，NO,NO2，NOx,PM10和PM2.5的含量建立分类预测模型，实现对空气质量的评价。采用C4.5决策树进行模型构建，并评价模型效果。 6.1数据探索 首先对各个属性的数据进行可视化，看看之间是否存在某种联系。 #空气质量图 import matplot
【scikit-learn】用Python进行机器学习实验
Jason Ding的专栏
12-17 4358
本文是用Python编程语言来进行机器学习小实验的第一篇。主要内容如下： 读入数据并清洗数据 探索理解输入数据的特点 分析如何为学习算法呈现数据 选择正确的模型和学习算法 评估程序表现的准确性
Python机器学习预测算法
qq_32795481的博客
07-16 8640
a bytes-like object is required, not 'str'Python机器学习核心预测算法第2章 通过理解数据来了解问题2.1 解剖一个新问题2.1.1 属性和标签的不同类型决定模型的选择2.1.2 新数据集的注意事项2.2 分类问题：用声呐发现未爆炸的水雷2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的物理特性2.2.1 “岩石 vs. 水雷”数据集的统计特征功能快捷键合理的...
2021华为杯数学建模B题“空气质量预报二次建模” 预处理思路+Python代码
jiey0407的博客
05-31 5204
简介 前阵子和小伙伴做了2021年华为杯研赛的B题“空气质量预报二次建模”，发现数据预处理一块挺有意思的，涵盖了常规的缺失值（随机缺失、指标缺失/列缺失、条目缺失/行缺失）、异常值（偏离正态分布、非负数据为负），以及不常规的协同处理等，一直想着有机会整理一下。 【注】只想看协同处理部分，即“4. 监测点A、A1、A2、A3数据预处理”的可直接转到：[Python] 反距离权重插值案例及代码_的博客-优快云博客 目录 1. 赛题及数据 1.1 竞赛试题 1.2 数据集预览 2. 监测点A数据预处理 2.
集成学习&随机森林
银晗的学习博客
04-27 1138
随机森林和集成学习的其他算法的小总结
R语言用线性模型进行臭氧预测： 加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值
拓端研究室TRL
12-19 870
为了很好地拟合这些观察值，截距的负值为-65.77，这就是为什么该模型低估了较大臭氧值的臭氧水平的原因，在训练数据中臭氧值不足。，测量值似乎是合理的。好吧，这是不理想的，因为我们已经舍弃了有价值的信息，这些信息可以用来获得更好的模型。但是，以这种方式校正负值不会改变我们的模型错误的事实，因为拟合过程并未考虑到负值应该是不可能的。在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后尝试找到一个更合适的线性模型。为此，我们将计算臭氧水平的z得分，然后将其指数用作模型的权重，从而增加异常值的影响。
基于随机森林的空气质量指数预测Web应用
空气质量指数预测（Air-Quality-Index-Prediction）是一个集成了数据采集、机器学习建模与Web应用开发的综合性项目，其核心目标是通过先进的算法预测未来一段时间内城市的空气质量状况，并为公众提供健康建议。...
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