使用机器学习预测天气
使用多项式Logistic回归,决策树,朴素贝叶斯多项式和支持向量机进行天气预报
资料集
我们的数据集如下所示,是我们从收集的
我们拥有过去30年[1988-2017]的天气数据。训练和测试集分为两个部分,其中两个类别的数据分别占70%和30%。
参数:
天
月
年
湿度(%)
最高温度(单位⁰C)
最低温度(inC)
雨量(毫米)
海平面压力(以MB为单位)
阳光(小时)
风速(结)
云(在okta中)
训练和测试模型的准确性:
模型
训练准确率(%)
测试精度(%)
逻辑回归
74.2
76.9
决策树
76.8
74.05
多项式N
1