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法律研究基于机器学习的降雨预测
机器学习的强大功能使我们能够利用多种算法（包括随机森林和XGBoost）来预测降雨。
没有最好的降雨预测算法，每种算法都有其优缺点。随机森林在小数据集上效率高，而XGBoost在大数据集上效率高。
同样，我们可以根据项目的需要对其他算法进行分类。
我们的目标是构建一个基于随机森林的降雨预测机器学习模型。
算法
导入所有必需的库，例如Pandas、Numpy、Sklearn和matplotlib。
将历史降雨数据加载到Pandas数据框中。
预处理数据，删除任何不必要的列并处理缺失值（如有）。
将数据分割成训练集和测试集。
选择一个机器学习算法（例如随机森林或XGBoost）用于预测。在本例中，我们选择随机森林算法，因为它最适合我们选择的数据集。
在训练数据集上训练算法。
使用训练好的模型预测给定月份和年份的降雨量。
评估模型的效率
示例
# Import required libraries
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.linear_model import Lasso
import matplotlib.pyplot as plt
#Load the dataset
df=pd.read_csv("Rainfall_dataset.csv")
df.head()
df.fillna(value = 0,inplace =True)
grouped = df.groupby(df.DIVISION)
UP = grouped.get_group("EAST UTTAR PRADESH")
UP.head()
UP.hist(figsize=(12,12))
# Split the dataset into training and testing sets
data = np.asarray(UP[['FEB', 'MAR', 'APR','MAY']])
print(np.shape(data))
X = data[:,0:3]
y = data[:,3]
data = np.asarray(UP[['JAN', 'FEB', 'MAR', 'APR', 'MAY', 'JUN', 'JUL', 'AUG', 'SEP', 'OCT', 'NOV', 'DEC']])
print(np.shape(data))
X = None; y = None
for i in range(data.shape[1]-3):
if X is None:
X = data[:, i:i+3]
y = data[:, i+3]
else:
X = np.concatenate((X, data[:, i:i+3]), axis=0)
y = np.concatenate((y, data[:, i+3]), axis=0)
# Train the model
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
np.shape(X_test)
rf = RandomForestRegressor(n_estimators = 100, max_depth=10, n_jobs=1)
rf.fit(X, y)
# Predict on the test set
y_pred = rf.predict(X)
# Evaluate the model
mean_absolute_error(y, y_pred)
print(mean_absolute_error(y, y_pred))
print(y_pred)
数据从Rainfall_dataset.csv文件加载并存储到Python数据框中。缺失值用0填充。然后将数据集分割成训练集和测试集。从数据框中提取2月、3月和4月的降雨量并存储在不同的数组中，而5月的降雨量则单独存储在另一个数组中。
在整个数据集上训练一个森林回归模型，该模型用于对数据集进行预测。然后将预测值存储在数组中。然后使用实际降雨值（从数据集中加载）和预测降雨值（使用mean_absolute_error()函数计算）之间的平均绝对误差来评估模型的性能。
输出
25.71495399881942 //This is the mean absolute error (MAE) between the actual values y and the predicted values y_pred [18.15560485 28.51579025 18.42870772 ... 3.45343635 6.94081644 8.22604943] //These are the predicted values stored in the y_pred.
注意 - 上述示例中的降雨预测针对的是印度北方邦东部地区；您可以选择任何州或地区。
请确保从上面提到的链接下载数据集以获取输出。
结论
机器学习算法可用于构建准确的降雨预测模型，这有助于有效的水资源管理和灾害管理。
但是，模型的准确性取决于数据的质量、特征的选择以及适当算法的选择。
因此，务必仔细收集和预处理数据，选择相关的特征，并为降雨预测选择合适的机器学习算法。
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