Python随机森林模型在温度预测中的应用，主要用于气候温度预测。
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简介：
本研究运用Python编程语言实现随机森林算法，针对气候温度进行精准预测，旨在提升中长期气温预报的准确性和可靠性。
温度预测使用Python的随机森林模型来预测气候温度问题可以重新表述如下：
目标是利用RandomForestRegressor（随机森林回归）模型来预测当日气温。
1. **选择最优训练集**：
- 第一个训练集中包含253个样本和14个指标。
- 第二个训练集中包含1635个样本和17个指标。
- 第三个训练集中同样有1635个样本，但只有14个指标。
最终确定使用第二个训练集进行预测，因为它具有最高的精确度。
2. **优化随机森林模型的超参数**：
- 使用`RandomSearchCV`方法来调整参数。
- 同样利用`GridSearchCV`来进行进一步调参和比较不同配置下的准确率。
通过不断尝试不同的设置并评估其性能，最终确定出最优模型。
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