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1-Linear Regression：预测PM2.5

注意

：这篇博客的任何操作是在已经下载好Python的前提下，如果还没有下载Python，可以参考以下链接下载Python

https://blog.csdn.net/qq_39346534/article/details/106954662

1.作业目的：

根据前9个小时采集的台湾环境监测所得的数据，用线性回归预测第10个小时的PM2.5的数值

2. 数据集描述：

将数据分为train.csv和test.csv，其中train.csv是检测站每个月前20天的所有数据，而test.csv是从检测站剩余数据中取样出的部分数据。

train.csv如图所示：

test.csv如图所示：

3. 作业描述：

输入：前9个小时采集的台湾环境监测所得的数据，

输出：第10个小时的PM2.5的数值

工具：用线性回归预测

4. 完整代码：

.

# 导入相关库

import sys

import pandas as pd

import numpy as np

# 读入数据

data = pd.read_csv('./train.csv', encoding = 'big5')

# 数据预处理

data = data.iloc[:, 3:]

data[data == 'NR'] = 0

raw_data = data.to_numpy()

# 按月分割数据

month_data = {}

for month