基于线性回归天气预测.docxVIP

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2025-08-11 发布于天津
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基于线性回归天气预测.docx

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摘要

天气预测可以通过使用机器学习来有效提高预测的准确性，而在机器学习中，预测建模是十分关键的一步。模型选择的正确与否直接关系到预测准确度和效果。在进行模型选择时，必须综合考虑模型性能的多个方面，包括准确率、精度、召回率、F1分数等评估指标。准确率是评价模型预测能力的关键指标，而精度则能够评估模型预测结果与实际情况之间的差异，召回率和F1分数则可以综合考虑模型的预测精度和召回能力。数据预测，简而言之就是基于已有数据集，归纳出输入变量和输出变量之间的数量关系。首先以线性回归为例,介绍了机器学习通过将参数与函数进行线性拟合并最终得到线性拟合函数的过程。其次,