利用决策树预测降雪的机器学习课程设计.zip

简介：
本课程设计通过运用Python和机器学习技术，基于决策树算法来分析气象数据，旨在准确预测降雪情况。参与者将掌握如何构建、训练及优化模型以应对实际天气预报挑战。 本项目仅使用numpy、pandas、random和pickle库来实现决策树算法，并不依赖于其他机器学习库以加深对CART算法的理解。 项目的文件结构如下： - 决策树训练部分包括以下几个文件： - CART.py：包含CART算法的实现以及模型训练代码。 - config.py：用于参数设置。 - data_read.py：负责数据预处理及划分数据集。 - main.py：主执行函数，运行整个项目流程的核心脚本。 - vail_and_test.py：验证和预测模块。 - 数据及模型部分包含以下文件： - BTree.pickle：存储训练好的决策树模型的二进制文件。 - data.csv、rate.csv 和 test_data.csv：分别存放原始数据集、评分数据以及测试数据集，其中test_kunming.csv为原始数据集的一部分或特定用途的数据。 - 界面设计部分包括： - Ui_design.py：包含各个界面控件的具体实现代码； - WidgetMain.py：主窗口类的定义文件，用于构建用户交互界面。