​空氣汙染對孩子的成長有很大影響！

空氣汙染對孩子的影響是變得越來越嚴重了！作為家長的你，一定對此非常重視您的孩子身體的健康成長。空氣汙染同時也增加了糖尿病、肺部感染、肺癌、心臟病、慢性呼吸道疾病等慢性病的發病率。

隨著近年來科技的發展，我們的手機應用程式可以實時看到空氣品質。當你得到這些實時和歷史的空氣品質資料時，你可能想知道你是否可以使用機器學習來預測未來的空氣品質？

試著自己完成空氣汙染預測

在tensorflow機器學習快速入門課程中，我們需要經歷兩個階段：資料集處理和模型訓練。利用UCI機器學習知識庫開源資料集對大氣汙染預測模型進行訓練，最後根據歷史氣象條件資料和當天PM2.5值對次日PM2.5值進行預測。

01 我們可以構思出以下開發路徑

02 資料整合與資料視覺化

讓我們來看看這個資料集，它是2010年1月1日至2014年12月31日的每小時氣象資料，包括美國駐北京大使館、北京首都國際機場等地的氣象資料，包括13個引數：

No: 行號；DEWP: 露點溫度 (℃)；day: 日；Iws: 累積風速 (m/s)；hour: 小時；cbwd: 組合風向；TEMP: 氣溫 (℃)；pm2.5: PM2.5 含量 (ug/m^3)；year: 年份；Is: 累積下雪小時；PRES: 氣壓 (hPa)；Ir: 累積下雪小時；month: 月份；

我們將預處理的資料集視覺化，以檢視資料如何變化以及空氣環境如何變化：

03 預測效果

最後，大氣汙染預測結果表明，預測值與實際值的兩條曲線接近，表明預測資料與實際資料基本一致。