机器学习预测单一地点的污染

Question

我有两个月的空气污染测量数据，以确定感兴趣的地点。我非常有兴趣使用机器学习算法来预测同一地点的污染(比如说，在接下来的两个月里)。

由于空气污染是一个地理问题，利用机器学习在单一地点应用和预测污染有意义吗？有人能解释一下这件事的利弊吗？

Answer 1

没有足够的业力来简单的评论，所以我必须记录这作为一个答案。

说得通吗？好的!但是请记住，如果您在单个位置上训练您的模型，那么它只能被信任用于来自同一位置的未来数据。你的模型可以推广到其他地方吗？也许吧，但你的模特什么都没看到所以你不能确定。同样的情况也适用于只有2个月的数据。你不能确定这个模型是否准确，因为它是一个月来从未见过的评分数据。

如果您真的想解决这类问题，而只是没有它的数据- 此链接有一个类似的数据集，您可能会感兴趣。

Answer 2

Imho只有2个月的数据，一个大问题是季节性:污染在很大程度上取决于温度和风条件，因此为了准确预测污染程度，你需要至少一年的数据，最好是过去几年的数据。我不认为你能用两个月的训练数据提前两个月准确地预测污染水平。

也许您可以尝试使问题变得更广泛:使用包含多个城市的数据集，其中包含数年的数据，然后您可以尝试使用表示密度、温度等当地条件的特征来预测特定位置的污染水平。