用python+sklearn(机器学习)实现天气预报数据 模型和使用项目地址系列教程0.前言1.建立模型2.总控3.最后效果

项目地址

github项目:PYWeatherReport

系列教程

机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习
用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备
用python+sklearn(机器学习)实现天气预报数据 数据
用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 模型和使用

0.前言

在上一篇教程里我们已经获取了所需要的全部数据，包括训练数据集和测试数据集，使用ProcessData()调用，所以接下来写模型的建立和预测

1.建立模型

没段代码在文章后面都会整合成一段，分段展示只是便于阅读

a.准备

引入所需要的头文件

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 随机树森林模型
import joblib # 保存模型为pkl
from sklearn.metrics import mean_absolute_error # MAE评估方法
from ProcessData import ProcessData # 取数据

选择模型

首先我们先要从模型里选择一项适合这次场景的模型，比如从决策树，随机树森林，RGB模型等等中选择，本处选用的随机树森林也就是RandomForest

选择评估方法

目前有许多的模型准确率评估方法，本处使用的是MAE，也就是mean_absolute_error 平均错误数值，就每个预测的数值离正确数值错误数值的平均数

获取数据集

这次可以从ProcessData()获取到全部的被预处理后的数据，如

# 取到数据
    [X_train, X_valid, y_train, y_valid, X_test] = ProcessData()

b.建立模型

	# 用XGB模型，不过用有bug
    # modelX = XGBRegressor(n_estimators=1000, learning_rate=0.05, random_state=0, n_jobs=4)
    # # model.fit(X_train_3, y_train_3)
    # # model.fit(X_train_2, y_train_2)
    # col = ["Ave_t", "Max_t", "Min_t", "Prec","SLpress", "Winddir", "Windsp", "Cloud"]
    # modelX.fit(X_train, y_train,
    #           early_stopping_rounds=5,
    #           eval_set=[(X_valid, y_valid)],
    #           verbose=False)
    # 随机树森林模型
    model = RandomForestRegressor(random_state=0, n_estimators

最后

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