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#复盘/2
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## 一句话描述
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[____信息科技气象数据预测示例____]
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## 实验结果
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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
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## 参数变量
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数据集A：2025年7到9月竺可桢气象数据.csv
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数据集B：2025年11月竺可桢气象数据.csv
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模型A：线性回归
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模型B：决策树回归(max_depth=5)
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模型C：决策树回归(max_depth=10)
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特征组A：['QiWen', 'ShiDu', 'QiYa', 'Fengsu', 'FengXiang']
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特征组B：['QiWen', 'ShiDu', 'QiYa', 'Fengsu', 'FengXiang', 'Yushui']
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特征组C：['QiWen', 'ShiDu', 'QiYa', 'Fengsu', 'FengXiang', 'Yushui', 'hour_of_day']
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| 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 |
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| 数据集 A | 模型 A | 特征组 A | 5.23 | 5.3 | 5.45 | 14.19 | 14.73 | 15.28 |
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| 数据集B | 模型A | 特征组A | 0.72 | 1.27 | 1.76 | 3.5 | 5.65 | 7.71 |
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| 数据集B | 模型B | 特征组A | 1.57 | 1.79 | 2.19 | 3.7 | 5.37 | 6.97 |
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| 数据集B | 模型C | 特征组A | 0.76 | 1.05 | 1.31 | 2.98 | 3.9 | 4.71 |
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| 数据集B | 模型C | 特征组B | 0.76 | 1.04 | 1.31 | 2.97 | 3.9 | 4.74 |
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| 数据集B | 模型C | 特征组C | 0.59 | 0.65 | 0.7 | 2.44 | 2.55 | 2.81 |
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