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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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HairanRins/MeteorPredict-

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MeteorPredict-

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.

Les étapes clés :

  1. Génération de données synthétiques Utilisation de Numpy pour créer des données météorologiques et des niveaux de pollution associés

  2. 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.

  3. Visualisation avec Matplotlib Pour visualiser l'évolution de la pollution au cours de l'année et superposer les prédictions du modèle.

  4. Évaluation du modèle On peut évaluer la performance du modèle avec des métriques comme le MSE et le coefficient R²

Exécution du programme :

python meteor.py

Illustration graphique :

Capture d’écran du 2024-11-13 12-51-53

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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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