日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當(dāng)前位置: 首頁 > 编程资源 > 编程问答 >内容正文

编程问答

基于线性回归预测环境空气质量 代码+数据

發(fā)布時(shí)間:2024/3/12 编程问答 46 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 基于线性回归预测环境空气质量 代码+数据 小編覺得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

數(shù)據(jù)說明:本次比賽為參賽選手提供了大氣污染數(shù)據(jù),包括一氧化碳、細(xì)顆粒物、可吸入顆粒物、臭氧、二氧化氮、二氧化硫。

評(píng)測標(biāo)準(zhǔn):利用均方根誤差(RMSE)評(píng)價(jià)模型

Baseline概述:原始特征中的AQI和PM2.5和目標(biāo)變量IPRC之間具有很強(qiáng)的正相關(guān)性,本baseline沒有做進(jìn)一步的特征工程,直接用線性回歸對(duì)數(shù)值型特征進(jìn)行訓(xùn)練與預(yù)測

成績截圖: A榜成績0.0591,在2021年6月22日17時(shí)排名為11/100

運(yùn)行環(huán)境說明:sklearn version: 0.22.1

數(shù)據(jù)集:https://download.csdn.net/download/qq_38735017/87078885

[1]

import sys print("python version: {}". format(sys.version))import numpy as np print("numpy version: {}". format(np.__version__))import pandas as pd print("pandas version: {}". format(pd.__version__))import sklearn print("sklearn version: {}". format(sklearn.__version__)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的基于线性回归预测环境空气质量 代码+数据的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯(cuò),歡迎將生活随笔推薦給好友。