机器学习Task3：预测PM2.5值

Task描述：

现有两个数据集：train set 和 test set，train set 是气象站每个月前20天空气质量所有资料，test set 则是从剩下的资料中取样出来。

train.csv：每个月前20天每个小时的气象资料（每小时有18中测资），共12个月；

test.csv：从剩下的资料当中取样出连续的10小时为一笔，前9小时的所有资料数据当做feature，第10小时的PM2.5当做需要预测的值。一共取出240笔不重复的test data，请根据feature预测这240笔的PM2.5。

首先，看一下训练数据和测试数据：

train.csv

test.csv

1.读取数据

这是我第一次处理这种任务，在如何读取，处理csv文件上花了不少功夫。

逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。

这里使用pandas库进行读取，具体可参考：