机器学习方法在CO浓度中的预测研究

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近年来,一氧化碳(CO)对人们的生活影响越来越大,局部的严重污染还会对人们的健康有很大的危害,本文选用来自意大利的一个严重污染地区的空气质量数据中的CO浓度数据,记录了2004年3月至2005年2月的数据,用机器学习中的支持向量回归机(SVR)、Adaboost、随机森林和迭代决策树进行预测CO浓度,用均方误差(MSE)和确定系数R2作为评判标准,其中迭代决策树算法取得了最好的结果,其MSE为0.60,R2为0.71.
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