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降雨預測是機器學習的常見應用，而線性回歸是一種簡單而有效的技術，可用于此目的。在此任務中，目標是根據歷史數據預測降雨量。

線性回歸是一種監督式學習算法，用于對因變量與一個或多個自變量之間的關系進行建模。在這種情況下，因變量是降雨量，自變量是用于預測降雨量的特征，例如溫度、濕度、風速等。

第一步是收集歷史數據，其中包括降雨量和自變量的相應值。收集數據后，需要對其進行清理和預處理，以刪除任何異常值或缺失值。

接下來，將數據分為兩組：訓練集和測試集。訓練集用于訓練模型，而測試集用于評估其性能。

要執行線性回歸，我們首先需要定義一個假設函數，將輸入變量映射到輸出變量。在這種情況下，假設函數是以下形式的線性方程：

y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bnxn

其中 y 是預測的降雨量，x1， x2， ...， xn 是輸入變量，b0， b1， b2， ...， bn 是在訓練期間學習的系數。

為了訓練模型，我們需要找到使訓練集中預測值與實際值之間的差異最小的系數值。這是通過使用梯度下降或其他一些優化算法最小化均方誤差 （MSE） 來實現的。

訓練模型后，它可用于預測新輸入值的降雨量。可以使用各種指標來評估模型的性能，例如決定系數 （R^2）、均方誤差 （MSE） 和均方根誤差 （RMSE）。

總之，線性回歸是一種簡單而有效的技術，可用于根據歷史數據預測降雨量。該過程包括收集和預處理數據、定義假設函數、訓練模型以及評估其性能。

先決條件：線性回歸 

降雨預測是科學技術用于預測一個地區的降雨量的應用。準確確定降雨量對于有效利用水資源、作物生產力和水結構的預先規劃非常重要。在本文中，我們將使用線性回歸來預測降雨量。線性回歸告訴我們可以預期的降雨量。該數據集是來自德克薩斯州奧斯汀的公共天氣數據集，可在 Kaggle 上使用。

數據清理： 數據有各種形式，其中大多數是非常混亂和非結構化的。它們很少準備好使用。數據集，無論大小，都伴隨著各種問題 - 無效字段、缺失值和附加值，以及形式與我們所需的值不同的值。為了將其變為可行或結構化的形式，我們需要 “清理” 我們的數據，并使其隨時可用。一些常見的清理包括解析、轉換為 one-hot、刪除不必要的數據等。在我們的示例中，我們的數據有一些日期沒有記錄某些因素。如果有微量降水，以 cm 為單位的降雨量被標記為 T。我們的算法需要數字，因此我們無法處理數據中彈出的字母。因此，我們需要在將數據應用于模型之前清理數據。在 Python 中清理數據：

• Python3 語言

使用線性回歸預測降雨量-1.py

清理數據后，可以將其用作線性回歸模型的輸入。線性回歸是一種在因變量和許多自解釋變量之間形成關系的線性方法。這是通過繪制一條最適合我們的散點圖的線來完成的，即誤差最小。這通過替換線方程中的獨立值來給出值預測，即多少。我們將使用 Scikit-learn 的線性回歸模型來訓練我們的數據集。一旦模型經過訓練，我們就可以為各種列（例如溫度、露點、壓力等）提供自己的輸入，以根據這些屬性預測天氣。

使用線性回歸預測降雨量-2.py

輸出：

The precipitation in inches for the input is: [[1.33868402]]

The precipitation trend graph:

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Precipitation vs selected attributes 圖表：

降水量約為 2 英寸的一天（紅色）跨多個參數進行跟蹤（同一天跨溫度、壓力等多個特征進行跟蹤）。x 軸表示天數，y 軸表示特征的大小，例如溫度、壓力等。從圖表中可以看出，當溫度高、濕度高時，預計降雨量會很高。