基于随机森林等算法的碳排放预测模型（含Python代码及数据）
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简介：
本研究构建了基于随机森林及其他机器学习算法的碳排放预测模型，并提供了详细的Python实现代码和相关数据集，旨在提高预测准确度。
工业化与人类排放二氧化碳是导致气候变化的主要因素。本项目的目的是分析各国在设计用于预测CO2排放的机器学习模型过程中所使用的特定记录，并利用来自全球绝大多数国家的数据进行研究，包括煤炭年产量、石油等能源消耗量以及人口和经济指标（如GDP）。项目数据时间跨度为1990年至2020年。
该项目分为四个阶段：
1. 数据清理与准备
2. 数据可视化及探索性分析
3. 预测分析：使用随机森林算法、k-最近邻算法以及决策树学习算法进行预测。
4. 使用多层感知器（神经网络模型）进行预测分析。
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