空气质量监测：空气质量预测模型_6.机器学习在空气质量预测中的应用.docx
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6.机器学习在空气质量预测中的应用
在前一节中，我们讨论了空气质量监测的基本原理和技术。本节将重点介绍如何利用机器学习技术进行空气质量预测。机器学习是一种实现人工智能的重要方法，通过构建模型来预测未来一段时间内的空气质量指数（AQI），可以为环境保护和公共健康提供重要的决策支持。
6.1数据预处理
数据预处理是机器学习任务中的重要步骤，它包括数据清洗、特征选择、特征工程等。这些步骤的目的是将原始数据转换为适合模型训练和预测的格式。
6.1.1数据清洗
数据清洗是指去除数据中的噪声、缺失值和异常值，以确保数据的准确性和一致性。
代码示例：处理缺失值
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