Wettervorhersage mit maschinellem Lernen: Einsteigerprojekt
Inhaltsverzeichnis:
- Einführung
- Daten herunterladen
- Datenbereinigung
- Feature-Engineering
- 4.1 Durchschnittliche Monatstemperatur
- 4.2 Tagesdurchschnittstemperatur im Jahresverlauf
- 4.3 Temperaturverhältnis zwischen Höchst- und Tiefsttemperatur
- Modelltraining und -evaluation
- Modellverbesserung
- 6.1 Vorhersage für eine gesamte Woche
- 6.2 Daten von anderen Wetterstationen verwenden
- 6.3 Weitere vorhandene Variablen verwenden
- 6.4 Eigene Vorhersagevariablen erstellen
- 6.5 Verschiedene Algorithmen ausprobieren
- 6.6 Backtesting
- Fazit
- Häufig gestellte Fragen (FAQs)
🌦️ Die Wettervorhersage mit maschinellem Lernen
In diesem Projekt werden wir gemeinsam eine Wettervorhersage mit historischen Daten erstellen. Das Ziel ist es, mithilfe von maschinellem Lernen die maximale Temperatur für den nächsten Tag vorherzusagen. Wir werden dabei verschiedene Schritte durchlaufen, angefangen von der Datenvorbereitung bis hin zur Evaluierung des Modells.
1. Einführung
Der erste Schritt besteht darin, die Daten herunterzuladen. Wir nutzen die Daten des "National Oceanic and Atmospheric Administration" (NOAA), einer US-amerikanischen Behörde, die weltweite Wettervorhersagen und andere Daten bereitstellt. Uns interessieren die täglichen Zusammenfassungen, da diese uns pro Tag eine Zeile mit verschiedenen Wetterbeobachtungen liefern.
2. Daten herunterladen
Um die Daten herunterzuladen, besuchen wir die Website der NOAA und wählen die gewünschten Daten (tägliche Zusammenfassungen) aus. Zudem legen wir den gewünschten Zeitraum fest, beispielsweise von 1960 bis heute. Um genaue Ergebnisse zu erhalten, suchen wir nach der nächstgelegenen Flughafenwetterstation. Nachdem wir die Konfiguration abgeschlossen haben, geben wir unsere E-Mail-Adresse ein und erhalten einen Link zum Herunterladen der Daten.
3. Datenbereinigung
Nachdem wir die Daten heruntergeladen haben, beginnen wir mit der Datenbereinigung. Wir überprüfen, ob es fehlende Werte gibt und behandeln diese entsprechend. In unserem Fall haben wir festgestellt, dass die Spalten "Snow" und "Snow Depth" aufgrund des begrenzten Schneefalls in unserer Region keine aussagekräftigen Informationen liefern. Daher entfernen wir diese Spalten aus unserem Datensatz.
4. Feature-Engineering
Um unser Modell zu verbessern, führen wir Feature-Engineering durch und erstellen neue Vorhersagevariablen. Eine davon ist die durchschnittliche Monatstemperatur. Hierbei berechnen wir den Durchschnitt der Höchsttemperatur für jeden Monat basierend auf den vorhandenen Daten. Eine weitere Variable ist die Tagesdurchschnittstemperatur im Jahresverlauf. Hierbei berechnen wir den Durchschnitt der Höchsttemperatur für jeden Tag des Jahres basierend auf den vorhandenen Daten. Zusätzlich betrachten wir das Verhältnis zwischen Höchst- und Tiefsttemperatur und untersuchen, ob dies einen Einfluss auf die Vorhersagegenauigkeit hat.
5. Modelltraining und -evaluation
Für das Modelltraining verwenden wir die Ridge-Regression, da sie sich gut für Anfänger eignet und Überanpassungen verhindert. Wir teilen unsere Daten in einen Trainings- und einen Testdatensatz auf und trainieren das Modell mit den ausgewählten Vorhersagevariablen. Anschließend machen wir Vorhersagen mithilfe des Modells und evaluieren diese anhand der mittleren absoluten Fehler (MAE).
6. Modellverbesserung
Um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern, können verschiedene Ansätze verfolgt werden, wie die Vorhersage für eine gesamte Woche anstelle eines einzelnen Tages, die Verwendung von Daten von anderen Wetterstationen zur Vervollständigung oder Erweiterung des Datensatzes, die Einbeziehung weiterer vorhandener Variablen, die Erstellung eigener Vorhersagevariablen, das Ausprobieren verschiedener Algorithmen und das Anwenden von Backtesting-Techniken, um die Vorhersagen über mehrere Jahre hinweg zu testen.
7. Fazit
Die Wettervorhersage mithilfe von maschinellem Lernen ist ein interessantes und komplexes Problem. In diesem Projekt haben wir den grundlegenden Ablauf und einige mögliche Ansätze zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit behandelt. Es gibt jedoch noch viele weitere Möglichkeiten zur Optimierung und Erweiterung dieses Modells. Durch die Anwendung verschiedener Algorithmen, das Hinzufügen zusätzlicher Variablen und das Testen der Vorhersagen über einen längeren Zeitraum hinweg kann die Genauigkeit weiter verbessert werden.
8. Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Frage: Welche Schritte sind erforderlich, um das Modell zu verbessern?
Antwort: Es gibt mehrere Ansätze zur Verbesserung des Modells, z.B. die Vorhersage für eine ganze Woche anstelle eines einzelnen Tages, die Verwendung von Daten von anderen Wetterstationen, das Hinzufügen weiterer Variablen oder das Ausprobieren verschiedener Algorithmen.
Frage: Warum haben wir die Spalten "Snow" und "Snow Depth" entfernt?
Antwort: In unserer Region gibt es nur selten Schneefall, daher liefern diese Spalten keine aussagekräftigen Informationen für die Vorhersage der maximalen Temperatur.
Frage: Wie wird die Vorhersagegenauigkeit gemessen?
Antwort: Die Vorhersagegenauigkeit wird mit Hilfe des mittleren absoluten Fehlers (MAE) gemessen, der den durchschnittlichen Abstand zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Werten angibt. Je kleiner der MAE, desto genauer ist das Modell.