AirQualityUCI数据分析及建模技术详解

如何使用Python中的pandas、numpy、matplotlib和seaborn等工具对AirQualityUCI数据进行分析和建模，包括读取数据、数据清洗、可视化等步骤。其中涉及到的技术点包括数据类型转换、缺失值处理、异常值检测、特征工程等。同时，本文还对模型的选择和评估进行了探讨，包括线性回归、决策树回归、随机森林回归等技术的应用。通过本文的学习，读者将了解到如何进行数据分析和建模，并且能够应用到其他领域中。