13、基于机器学习的水质预测与超宽带圆极化MIMO天线设计

基于机器学习的水质预测与超宽带圆极化MIMO天线设计

基于机器学习的水质化学污染预测

在水质监测领域，我们可以利用机器学习算法对化学污染情况进行预测。分类方法在预测给定数据样本结果时十分有效，当结果变量呈现类别模式时，它能对数据进行分析并预测如“受污染”或“新鲜”等标签。

数据收集与预处理

首先，我们从各种来源收集数据集，为了保证数据的完整性，需要将非结构化格式的数据通过预处理或过滤原则转换为结构化格式。具体操作如下：
1. 收集来自不同渠道的水质相关数据。
2. 运用预处理技术，将数据转换为适合机器学习算法处理的结构化格式。

Anaconda 3可用于处理预处理中缺失值的比例计算。

机器学习算法

• 朴素贝叶斯分类 ：该算法基于贝叶斯定理，假设预测因子之间相互独立。它认为一个类别中某个特定特征的存在与其他所有特征的存在无关。例如，通过蓝色、绿色羽毛以及长羽毛且常展开羽毛等特征，可判断一只鸟可能是孔雀。此模型开发简单，尤其适用于大量且多样的数据集，如CSV文件。其计算后验概率的公式为：
  [P1(C1|X1) = \frac{P1 (X1|C1)P1(C1)}{P1 (X1)}]
  其中：
• (P1(C1|X1))：给定预测因子（(X1)，参数）时类（(C1)，目标点）的后验概率。
• (P1(C1))：类的先验概率。
• (P1(X1|C1))：给定类的预测概率。

• (P1(X1))：预测因子的先验概率。