机器学习为您揭秘雾霾怎么形成

本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据,挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气(这里指的是PM2.5)相关性最强的污染物,从而为您揭秘形成雾霾的罪魁祸首。

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场景概述
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准备工作

1)用户拥有阿里云账号,并创建好账号AccessKey。

2)开通大数据开发套件/MaxCompute/机器学习产品。

教程任务

1)数据导入MaxCompute及预处理。

2)统计分析(直方图、数据视图)。

3) 随机森林预测及分析。

4)逻辑回归预测及分析。

使用产品
  • 机器学习(Machine Learning)

    阿里云机器学习是基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台。

  • 大数据开发套件(Data IDE)

    大数据开发套件提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能,为您提供一个高效、安全的离线数据开发环境。

    免费
  • 大数据计算服务(MaxCompute)

    快速的解决用户海量数据计算问题,有效降低企业成本,并保障数据安全。

实现方法

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    常见问题
    • Q:模型预测组件报错:DataValue has no double value,为什么?
      A :请检查模型训练输入表与模型预测输入表的字段信息是否一致,若不致,会报上述错误。具体检查方法,在数据开发台用 'desc 表名'语句查看训练表和预测表的字段类型。
    • Q:运行逻辑回归时报User Error-Invalid table schema的错,为什么?
      A :逻辑回归的输入列和标签列不支持string型,换成数字型即可。
    • Q:运行随机森林时报User Error-attribute user_id group is more than 70000的错,为什么?
      A :随机森林不支持分类类别超过70000,当超过时可考虑回归。
    • Q:归一化报错 symbol nan not found in column-name-array, expr: (poutcome-NaN)/NaN,为什么?
      A :归一化的组件,支持double 与 bigint类型,不支持string类型
    • Q:模型生成后连ODPS目标为什么连不上?
      A :ODPS目标是存储表数据,算法节点的输出是模型,仅能连接预测组件,生成的模型可以在模型栏看到,不需要再接一个ODPS目标。所有的模型皆是如此。
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