基于岭回归的空气质量指数预测

发布时间：2023-03-11 04:07

　　<正>随着工业快速发展,空气污染也越来越严重,对空气质量预测准确性提出了更高的要求。以天水市近三年空气质量数据为研究对象,借助于scikit-learn和SPSS软件对算法进行实现。对数据进行分析后发现,数据具有多重共线性问题,利用岭回归对模型进行优化。结果表明,模型在测试数据上准确率可以达到92%以上,说明模型对空气指数的预测有一定的参考价值。随着经济快速发展,人民生活水平逐步提高,对空气质量也要

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
1多元线性回归基本原理
2模型建立
    2.1数据分析
    2.2建模算法预评估



本文编号：3759166