C'est un modèle de régression qui prédit les niveaux de pollution (comme le dioxyde de carbone ou les particules fines PM2.5) en fonction des données météorologiques quotidiennes.
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Génération de données synthétiques Utilisation de Numpy pour créer des données météorologiques et des niveaux de pollution associés
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Régression multiple avec scikit-learn Pour créer un modèle de régression linéaire pour prédire le niveau de pollution en fonction de la température, de l'humidité et de la vitesse du vent.
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Visualisation avec Matplotlib Pour visualiser l'évolution de la pollution au cours de l'année et superposer les prédictions du modèle.
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Évaluation du modèle On peut évaluer la performance du modèle avec des métriques comme le MSE et le coefficient R²
python meteor.py
