时间序列数据挖掘模板：墨尔本10年气候变化（含代码和数据集）

1项目描述

最近跟着同济自豪兄的b站视频学习机器学习，数据挖掘的相关知识。其中有一个视频是关于时间序列数据挖掘模板的项目，也是比较经典的数据挖掘的例子。
在观看视频的同时，我也跟着复现了一遍，并且添加了自己的注释。
在这里给出了数据集：

链接：https://pan.baidu.com/s/1huu9_JIPCb2OnxolM5er1Q
提取码：c75k

2.代码介绍

在这里简单介绍一下代码，主要分为以下几个部分：导入数据集进行多种类型图像的绘制，然后进行数据处理，再利用机器学习模型来拟合最后进行评价。

2.1导入数据以及绘制图形

绘制了折线图，散点图，直方图，面积堆积图，核密度估计函数，热力图，箱型图，小提琴图等美观的图形来描述数据集。

2.2 数据集的特征工程

首先进行时间的特征工程，目的是为了让编程语言能够读懂我们的时间信息，再对其他变量进行one-hot编码。

2.3 机器学习模型的建立

分别利用了以下机器学习模型：
多元线性回归：多项式回归（二次，三次）
岭回归
决策树和随机森林
多层神经网络

2.4结果评价

这里面给出了我复现的代码：

链接：https://pan.baidu.com/s/1hgddoaB69uqJRcN22T5lqQ
提取码：v3q0