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本文深入探讨了水质安全问题，利用KNN、Random Forest、XGBoost、AdaBoost和LightGBM等机器学习算法进行预测分析。项目包含视频演示、论文和完整数据代码，旨在揭示水质安全对人类健康和生态环境的重要性。
针对水质安全问题进行了深入研究，采用了多种机器学习算法包括K最近邻（KNN）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（XGBoost）、自适应增强（AdaBoost）和轻量级梯度提升（LightGBM），对水质安全的影响因素进行了分析与预测。水质安全问题不仅关系到人类的健康和生存，还直接影响着生态环境的稳定和可持续发展，因此，研究水质安全问题具有重要的理论和实践意义。
直接看项目的视频演示：
水质检测
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