【源码】基于Python的青岛天气预测系统

项目简介

本项目是一个基于决策树（ID3）算法的机器学习项目，通过历史天气数据来预测青岛的天气情况。项目包含数据预处理、决策树构建、模型运行及结果展示等环节，适合用于分类问题的学习与实践。

项目的主要特性和功能

• 数据预处理：从青岛市信息公开网获取原始数据，对数据进行格式转换、标签处理和数据均衡操作，保证数据质量。
• 决策树构建：利用ID3算法构建决策树，构建时考虑风速、风向、气压、气温和湿度等因素。
• 模型运行：提供脚本运行决策树模型，支持结果展示，还能对多分类问题进行扩展。
• 结果分析：以可视化方式展示决策树结构，对预测结果进行分析，支持进一步的数据优化和模型改进。

安装使用步骤

数据准备

• 准备xls或csv格式的天气数据，保证标签无中文且格式统一。
• 修改datasets/handle_data.py中的数据路径，运行脚本进行数据预处理。

加载数据

• 配置标签数据，例如在make_tree/load_raindata.py中设置标签为['风速', '风向', '气压', '气温', '湿度']。
• 运行make_tree/load_raindata.py加载数据，进行数据查看和处理。

创建决策树

• 配置测试数据，例如在make_tree/run.py中设置testVec = [4, 102, 1005, 22, 77]。
• 运行make_tree/run.py创建并运行决策树模型。

结果展示

• 运行decision_tree.py，选择是否启用pyplot绘制决策树。
• 查看预测结果，分析决策树结构和预测准确性。

多分类问题

• 修改run.py中的结果规则，确保在load_data.py中加载多分类且正确格式的数据。

通过以上步骤，可成功运行本项目，进行青岛天气的预测，并可按需扩展和优化模型。

下载地址

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