🌧️🌍 Python天气预测算法 | 使用机器学习预测天气（第二部分） 🌞

在上一部分中，我们已经了解了如何收集天气数据并进行初步分析。今天，让我们继续深入探索如何用Python和机器学习技术来预测未来的天气情况！💪

首先，我们需要选择合适的算法。常见的选择包括决策树、随机森林以及神经网络等。这些算法能够帮助我们从历史数据中提取规律，并对未来天气状况做出预测。例如，通过随机森林模型，我们可以综合考虑温度、湿度、气压等多个因素，从而提高预测的准确性。📈

接下来是数据预处理环节。为了让模型更好地学习，我们需要对原始数据进行清洗与转换。这一步骤可能涉及缺失值填补、异常值剔除等操作。同时，为了验证模型效果，通常会将数据集划分为训练集和测试集。💡

最后，别忘了评估模型的表现！可以使用均方误差（MSE）或决定系数（R²）作为评价指标，确保我们的预测足够可靠。如果结果不够理想，还可以尝试调整参数或更换算法哦！🔄

通过以上步骤，你就能构建一个属于自己的天气预测系统啦！🎉 无论是晴天还是雨天，科技都能为你提供一份安心保障。🌟

Python 机器学习 天气预测