1.数据收集与清理： 收集历史空气质量数据，识别并处理缺失值和异常值，确保数据质量。
2.特征工程： 提取和构建与空气质量相关的特征，包括气象条件、污染物浓度等，并进行特征选择和降维，以优化模型性能。
3.相关性分析： 探讨空气质量指标之间的相关性，识别主要影响因素，为模型提供科学依据。
4.模型开发与训练： 选择并训练适合的机器学习模型，使用交叉验证等方法调整参数，以提高预测准确性。
5.模型评估与优化： 对模型进行评估，使用指标如均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）衡量模型性能，并根据结果进行优化。
6.预测与应用： 利用训练好的模型，对未来6小时的空气质量进行预测，并提供应用场景的建议，如污染预警系统等。