案例介绍
1. 机器学习模型预测空气质量
项目描述：该项目基于Python实现，用于预测某地区未来的空气质量指数（AQI），并分析影响空气质量的主要因素。
项目职责：
使用Python的Scikit-learn库，设计并训练了多个机器学习模型，包括线性回归、随机森林和支持向量机（SVM）。
运用Pandas和NumPy对气象数据、历史AQI数据进行预处理，构建特征工程，提升模型的准确性。
使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化，展示历史趋势及各特征变量对空气质量的影响。
实现模型的部署，通过Flask将预测结果实时展示给用户。
项目成果：
最终模型的预测准确率达到了90%，为相关部门提供了精准的空气质量预测服务。
项目成果被应用于空气质量预警系统中，为制定环保政策提供了数据支持。
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