【源码】基于Python的天气预测数据预处理与模型评估系统

项目简介

本项目专注于天气预测数据的预处理工作，其目的是提高数据质量，为机器学习模型训练提供高质量的输入。通过一系列数据预处理步骤，如处理缺失值、移除异常值、开展特征工程等，同时对多个机器学习模型进行评估，对比不同模型在天气预测方面的准确性。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：利用pandas库加载和过滤数据，对缺失值和异常值进行处理，开展特征工程，将天气代码转换为直观的天气类别。
2. 模型评估：对线性回归、支持向量机（SVM）、决策树、梯度提升和随机森林等多个机器学习模型进行评估，通过条形图直观展示各模型的准确性。

安装使用步骤

1. 下载“kecamatanforecast-jawa.csv”数据集，并保存到合适位置。
2. 打开提供的Jupyter Notebook。
3. 运行笔记本中的单元格，执行数据预处理和模型评估操作。
4. 查看生成的条形图，对比不同模型的准确性。

下载地址

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