【玩转数据系列九】机器学习为您解密雾霾形成原因-阿里云开发者社区

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【玩转数据系列九】机器学习为您解密雾霾形成原因

简介: 如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单,雾霾一定能够入选。如今走在北京街头,随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行,雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐,对于人们的健康也有很大危害。本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据,挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气(这里指的是PM2.5)相关性最强的污染物,从
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一、背景

如果要人们评选当今最受关注话题的top10榜单,雾霾一定能够入选。如今走在北京街头,随处可见带着厚厚口罩的人在埋头前行,雾霾天气不光影响了人们的出行和娱乐,对于人们的健康也有很大危害。本文通过爬取并分析北京一年来的真实天气数据,挖掘出二氧化氮是跟雾霾天气(这里指的是PM2.5)相关性最强的污染物,从而为您揭秘形成雾霾的罪魁祸首。

这里我们是用阿里云机器学习平台来完成实验:
https://data.aliyun.com/product/learn

登陆阿里云机器学习平台,即可在demo页选择实验并且亲手实现整个机器学习的预测分析,完全零门槛。

底层计算引擎-阿里云数加MaxCompute:https://www.aliyun.com/product/odps

二、数据集介绍

数据源:采集了2016全年的北京天气指标。

采集的是从2016年1月1号以来每个小时的空气指标,。具体字段如下表:

字段名 含义 类型
time 日期,精确到天 string
hour 表示的是时间,第几小时的数据 string
pm2 pm2.5的指标 string
pm10 pm10的指标 string
so2 二氧化硫的指标 string
co 一氧化碳的指标 string
no2 二氧化氮的指标 string

三、数据探索流程

阿里云机器学习平台采用拖拉算法组件拼接实验的操作方式,先来看下整个实验流程:

我们把整个实验拆解成四个部分,分别是数据导入及预处理、统计分析、随机森林预测及分析、逻辑回归预测及分析。下面我们分别介绍一下这四个模块的逻辑。

1.数据导入及预处理

(1)数据导入
在“数据源”中选择“新建表”,可以把本地txt文件上传。

数据导入后查看:

(2)数据预处理
通过类型转换把string型的数据转double。把pm2这一列作为目标列,数值超过200的情况作为重度雾霾天气打标为1,低于200标为0,实现的SQL语句如下。

select time,hour,(case when pm2>200 then 1 else 0 end),pm10,so2,co,no2 from ${t1};  

(3)归一化
归一化主要是去除量纲的作用,把不同指标的污染物单位统一。

2.统计分析

我们在统计分析的模块用了两个组件:
(1)直方图
通过直方图可以可视化的查看不同数据在不同区间下的分布。通过这组数据的可视化展现,我们可以了解到每一个字段数据的分布情况,以PM2.5为例,数值区间出现最多的是11.74~15.61,一共出现了430次。

(2)数据视图
通过数据视图可以查看不同指标的不同区间对于结果的影响。

以no2为例,在112.33~113.9这个区间产生了7个目标列为0的目标,产生了9个目标列为1的目标。也就是说当no2为112.33~113.9区间的情况下,出现重度雾霾的天气的概率是非常大的。熵和基尼系数是表示这个特征区间对于目标值的影响,数值越大影响越大,这个是从信息量层面的影响。

3.随机森林预测及分析

本案其实是采用了两种不同的算法对于结果进行预测,我们先来看看随机森林这一分支。我们通过将数据集拆分,百分之八十的数据训练模型,百分之二十的数据预测。最终模型的呈现可以可视化的显示出来,在左边模型菜单下查看,随机森林是树状模型。

通过这个模型预测结果的准确率:

我们看到AUC是0.99,也就是说如果我们有了本文用到的天气指标数据,就可以预测天气是否雾霾,而且准确率可以达到百分之九十以上。

4.逻辑回归预测及分析

再来看下逻辑回归这一分支的预测模型,逻辑回归是线性模型:

模型预测准确率:

逻辑回归的AUC为0.98,比用随机森林计算得到的结果略低一点。如果排除调参对于结果的影响因素,可以说明针对这个数据集,随机森林的训练效果会更好一点。

四、结果评估

上面介绍了如何通过搭建实验来搭建针对PM2.5的预测流程,准确率达到百分之九十以上。下面我们来分析一下哪种空气指标对于PM2.5影响最大,首先来看下逻辑回归的生成模型:

因为经过归一化计算的逻辑回归算法有这样的特点,模型系数越大表示对于结果的影响越大,系数符号为正号表示正相关,负号表示负相关。我们看一下正号系数里pm10和no2最大。pm10和pm2只是颗粒尺寸大小不同,是一个包含关系,这里不考虑。剩下的no2(二氧化氮)对于pm2.5的影响最大。我们只要查阅一下相关文档,了解下哪些因素会造成no2的大量排放即可找出影响pm2.5的主要因素。
下面网上是找到的关于no2排放的论述,文中说明了no2主要来自电厂和汽车尾气。no2来源文章

五、其它

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傲海
著有《机器学习实践应用》,阿里云机器学习PAI产品经理,个人微信公众号“凡人机器学习”。
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