背景和任务
- 使用 Python 和 Scikit-Learn 实现了逻辑回归，并构建了一个分类器来预测澳大利亚明天是否会下雨。
- 使用逻辑回归训练二分类模型。
- 这个项目中使用了澳大利亚的 Rain 数据集
数据集数据信息
- Date: 观察日期
- Location：气象站位置的通用名称
- MinTemp: 以摄氏度为单位的最低温度
- MaxTemp: 最高温度（摄氏度）
- Rainfall: 当天记录的降雨量，以毫米为单位
- Evaporation: 24小时至上午9点的所谓A类蒸发量（mm）
- Sunshine: 一天中明亮日照的小时数
- WindGustDir: 24小时至午夜最强阵风方向
- WindGustSpeed: 至午夜 24 小时内最强阵风的速度（km/h）
- WindDir9am: 上午 9 点的风向
- WindDir3pm: 下午三点的风向
- WindSpeed9am: 上午 9 点前 10 分钟的平均风速 (km/hr)
- WindSpeed3pm: 下午 3 点前 10 分钟内的平均风速 (km/hr)
- Humidity9am: 上午 9 点的湿度（百分比）
- Humidity3pm: 下午 3 点的湿度（百分比）
- Pressure9am: 上午 9 点，大气压力 (hpa) 降至平均海平面
- Pressure3pm: 下午 3 点，大气压力 (hpa) 降至平均海平面
- Cloud9am: 上午 9 点被云层遮挡的部分天空。这是用八分之一单位“oktas”来衡量的。它记录了多少
- Cloud3pm: 下午 3 点被云遮挡的天空部分（在“oktas”中：八分之一）
- Temp9am: 上午 9 点的温度（摄氏度）
- Temp3pm: 下午 3 点的温度（摄氏度）
- RainToday: 布尔值：如果 24 小时内到上午 9 点的降水量 (mm) 超过 1mm，则为 1，否则为 0
- RainTomorrow: 次日是否降雨
读取数据
import pandas as pd import numpy as np raw_df = pd.read_csv('./weather-dataset-rattle-package/weatherAUS.csv') raw_df.head() 2024最新激活全家桶教程，稳定运行到2099年，请移步至置顶文章：https://sigusoft.com/99576.html
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