随机森林实战案例——对天气最高温度进行预测

本案例将使用随机森林算法针对天气温度数据进行建模，实现对天气最高温度进行预测。

我们需要对数据进行预处理，然后观察特征，完成建模并进行可视化展示和分析。

下面我们将按照代码顺序，逐步完成本案例：

1、数据读取

import pandas as pd
 
features = pd.read_csv('data/temps.csv')
features.head(5)

数据表中：

• year,moth,day,week：分别表示的具体的时间
• temp_2：前天的最高温度值
• temp_1：昨天的最高温度值
• average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值
• actual：这就是我们的标签值了，当天的真实最高温度
• friend：这一列可能是凑热闹的，你的朋友猜测的可能值，咱们不管它就好了

查看数据量大小：