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雷达卡
（python数据分析项目，大数据分析课程设计， 爬虫＋机器学习＋数据分析＋数据可视化）
项目资料包括：（python jupyter notebook爬虫＋数据分析代码； 课程报告 ；数据集 ；数据分析项目报告）
关键词：空气污染，AQI，空气质量等级，PM2.5，二氧化氮，一氧化碳，二氧化硫
所使用的技术：
数据爬取：使用Python的requests和BeautifulSoup库从“天气后报”网站爬取数据。
数据预处理：包括去重、缺失值处理（均值/中位数填充）、异常值检测与校正，以及数据类型转换。
数据分析与可视化：通过探索性分析和可视化工具（如时间序列图、散点图、堆叠柱状图、分布直方图等）揭示空气质量的时空分布规律和污染物相关性
机器学习建模：采用线性回归、随机森林回归和梯度提升回归模型进行AQI指数预测，并通过均方误差（MSE）和判定系数（R²）评估模型性能。
所使用的模型
线性回归：基础回归模型，用于预测AQI指数。
随机森林回归：集成学习模型，通过多棵决策树提高预测准确性。
基于python的空气质量的探索性数据分析及预测项目（爬虫 大数据分析 机器学习）
(85 Bytes, 需要: RMB 30 元)
京公网安备 11010802022788号
