Wird es morgen regnen?

Dieser Text beschreibt das Training eines K-Nearest-Neighbors (KNN)-Algorithmus mit Pythons Scikit-Learn Bibliothek zur Vorhersage von Regenfällen. Der Datensatz, der von Kaggle stammt, enthält australische Wetterdaten über zehn Jahre. Zu den Schritten der Datenvorverarbeitung gehörten die Behandlung fehlender Werte mittels Mittelwertimputation basierend auf Ort und Monat, die Umwandlung kategorialer Merkmale in numerische Darstellungen mithilfe von LabelEncoder und die Transformation der Zielvariablen „RainTomorrow“ in ein binäres (0/1)-Format. Der Datensatz wurde dann in Trainings- und Testsätze aufgeteilt. Vor dem Training des KNN-Modells wurde eine Merkmals Skalierung mit StandardScaler angewendet. Die Modellleistung wurde anhand von Genauigkeit, Präzision und Rückruf bewertet und ergab eine Genauigkeit von ungefähr 83 %. Der Text betont die Bedeutung des Verständnisses dieser Metriken und ihrer kontextabhängigen Interpretationen. Der Autor ermutigt die Leser, mit verschiedenen K-Werten und Datenvorverarbeitungsmethoden zu experimentieren, um die Modellleistung zu verbessern. Abschließend stellt der Text spielerisch die Frage nach der Vorhersage des morgigen Regenfalls.