机器学习基于随机森林回归的地表温度预测模型构建与评估：特征选择及超参数调优实现

内容概要：本文档提供了一个完整的机器学习工作流示例，专注于使用随机森林回归模型预测地表温度（LST）。首先，通过对数据集进行预处理，去除非特征列并进行独热编码，准备用于训练的特征和目标变量。然后，通过超参数调优或默认参数训练随机森林模型，确保模型的性能优化。接下来，评估模型性能，包括计算均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），并通过交叉验证进一步验证模型稳定性。此外，还提供了详细的可视化分析，如实际值与预测值对比图、残差图、特征重要性图以及预测误差分布图。最后，利用SHAP库进行解释性分析，生成SHAP值的柱状图和点图，帮助理解各个特征对模型预测的影响。 适合人群：具有一定数据分析和机器学习基础的数据科学家、研究人员和工程师，尤其是对地理信息系统（GIS）和环境科学领域感兴趣的专业人士。 使用场景及目标：①学习如何从数据预处理到模型训练、评估和解释的完整机器学习流程；②掌握随机森林模型的超参数调优方法及其在实际问题中的应用；③理解如何通过可视化工具直观展示模型性能和特征重要性；④利用SHAP值深入分析模型预测的可解释性。 阅读建议：本文档代码详尽，涵盖了从数据准备到模型评估的各个环节。读者应重点关注数据预处理步骤、模型训练中的超参数选择、评估指标的计算方法以及可视化和解释性分析部分。建议在阅读过程中动手实践代码，并结合自己的数据集进行实验，以加深理解。