前言:上一篇对AQI进行了分析,这一篇根据对以往的数据,建立一个模型,可以将模型应用于未知的数据,来进行AQI的预测。
文章目录1、加载相关库和数据集2、数据处理和转换2.1 简单的数据处理2.2 数据转换3、建立基模型4、特征选择4.1 RFECV4.2 使用RFECV进行特征选择5、异常值处理5.1 使用临界值进行填充5.2 分箱离散化6 、残差图分析6.1 异方差性6.2 离群点
1、加载相关库和数据集
使用的库主要有:pandas、numpy、matplotlib、seaborn、sklearn
使用的数据集:2015年空气质量指数(AQI)数据集
import numpy as
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