AIR-QUALITY-PREDICTION 使用数据挖掘和机器学习预测AQI及分类

近年来，空气污染急剧增加，并且对所有生物造成的影响更糟。世界上大多数国家都在与日益增加的空气污染水平作斗争。因此，控制和预测空气质量指数（AQI）已成为必要。 在此研究项目中，我们将实施数据挖掘和机器学习模型来预测AQI并将AQI进行分类。对于AQI预测，我们实现了五个回归模型：主成分、偏最小二乘法、留一维CV的主成分、留一维CV的偏最小二乘，以及多个印度城市的多元回归AQI数据。根据AQI的值，AQI指数进一步分为6个不同的类别，即“好、满意、中、差、非常差和严重”。为了预测AQI等级，我们使用重复CV分类算法开发了三种分类模型，分别是多项式Logistic回归和K最近邻。数据集来自印度不同城市的空气质量数据集，通过留一法交叉验证的PLS模型进行训练。