### Python预测PM2.5浓度模型实现方法 以下是使用Python中的`scikit-learn`库来构建并实现PM2.5浓度预测的完整代码示例。此代码展示了如何加载数据、执行特征工程、划分训练测试集以及应用随机森林回归器进行建模和评估。 #### 数据准备与预处理 ```python import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设CSV文件名为 pm25_data.csv，其中包含温度、湿度、风速等特征列 data = pd.read_csv('pm25_data.csv') # 定义特征变量 (X) 和目标变量 (y) features = ['temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'latitude', 'longitude'] target = 'pm25' X = data[features] y = data[target] # 将数据划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) ``` #### 构建随机森林回归模型 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 初始化随机森林回归器 rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42) # 使用训练数据拟合模型 rf.fit(X_train, y_train) ``` #### 模型性能评估 ```python from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 对测试集进行预测 y_pred = rf.predict(X_test) # 计算均方误差(MSE)和决定系数(R²) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse:.2f}') print(f'R-squared: {r2:.2f}') ``` 以上代码实现了完整的PM2.5浓度预测流程[^1]。通过调整参数如树的数量(`n_estimators`)和最大深度(`max_depth`)可以进一步优化模型表现。 如果希望尝试其他算法，比如线性回归，则可按照如下方式实现： #### 线性回归实现 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression # 初始化线性回归模型 lr = LinearRegression() # 拟合模型 lr.fit(X_train, y_train) # 测试集预测 y_pred_lr = lr.predict(X_test) # 性能指标计算 mse_lr = mean_squared_error(y_test, y_pred_lr) r2_lr = r2_score(y_test, y_pred_lr) print(f'Linear Regression Mean Squared Error: {mse_lr:.2f}') print(f'Linear Regression R-squared: {r2_lr:.2f}') ``` 该部分代码提供了另一种基于线性回归的方法用于对比分析[^3]。 ---