天气数据集的爬取、可视化以及13种模型的预测。

简介：
近期我一直在深入研究 Python 爬虫技术，目标是收集来自互联网的大规模数据集。本文旨在运用之前所学习的爬虫知识，利用 Python 抓取天气数据集，并对讨论日期与最低气温之间是否存在最高气温影响关系这一问题进行分析，从而评估能否准确地预测第二天的天气状况。由于本文的撰写始于5月9日，并且当时计划预测5月10日的天气数据，但由于内容篇幅较长，直到10日下午才得以完成。因此，部分数据预测的内容可能带有一定的“过时感”，恳请读者谅解。目录如下：1. 天气数据集的采集；2. 数据可视化呈现；3. 模型预测数据的构建。3.1 单变量线性回归模型：单变量线性回归模型的应用；3.2 多变量线性回归模型：基于 LinearRegression 实现的多变量线性回归模型。