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## 一句话描述

[____信息科技气象数据预测示例____]

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## 实验结果

如《信息科技-气象数据模型-对照组实验.pdf》的图表所示，实验组：2025年11月竺可桢气象数据.csv + 决策树回归(max_depth=10) + ['QiWen', 'ShiDu', 'QiYa', 'Fengsu', 'FengXiang', 'Yushui', 'hour_of_day'] 模型的预测结果最接近真实值

## 参数变量

数据集A：2025年7到9月竺可桢气象数据.csv
数据集B：2025年11月竺可桢气象数据.csv

模型A：线性回归
模型B：决策树回归(max_depth=5)
模型C：决策树回归(max_depth=10)

特征组A：['QiWen', 'ShiDu', 'QiYa', 'Fengsu', 'FengXiang']
特征组B：['QiWen', 'ShiDu', 'QiYa', 'Fengsu', 'FengXiang', 'Yushui']
特征组C：['QiWen', 'ShiDu', 'QiYa', 'Fengsu', 'FengXiang', 'Yushui', 'hour_of_day']

| 数据集   | 模型   | 特征组   | 1h 气温 MAE | 2h 气温 MAE | 3h 气温 MAE | 1h 湿度 MAE | 2h 湿度 MAE | 3h 湿度 MAE |
| ----- | ---- | ----- | --------- | --------- | --------- | --------- | --------- | --------- |
| 数据集 A | 模型 A | 特征组 A | 5.23      | 5.3       | 5.45      | 14.19     | 14.73     | 15.28     |
| 数据集B  | 模型A  | 特征组A  | 0.72      | 1.27      | 1.76      | 3.5       | 5.65      | 7.71      |
| 数据集B  | 模型B  | 特征组A  | 1.57      | 1.79      | 2.19      | 3.7       | 5.37      | 6.97      |
| 数据集B  | 模型C  | 特征组A  | 0.76      | 1.05      | 1.31      | 2.98      | 3.9       | 4.71      |
| 数据集B  | 模型C  | 特征组B  | 0.76      | 1.04      | 1.31      | 2.97      | 3.9       | 4.74      |
| 数据集B  | 模型C  | 特征组C  | 0.59      | 0.65      | 0.7       | 2.44      | 2.55      | 2.81      |