Este proyecto se centra en la predicción del clima utilizando técnicas de Machine Learning. Se implementan diversos algoritmos para analizar datos históricos y actuales con el fin de prever condiciones meteorológicas futuras.
La aplicación permite:
- Analizar datos climáticos.
- Entrenar modelos predictivos.
- Realizar predicciones basadas en datos históricos.
- Visualizar los resultados obtenidos de manera clara y concisa.
- Clona el repositorio en tu máquina local.
- Instala las dependencias necesarias utilizando
pip install -r requirements.txt. - Ejecuta el script principal con el comando:
python machinelearning_prediccionclima.py - Revisa los resultados en la consola o en los archivos de salida generados.
- Python 3.7 o superior.
- Librerías:
- numpy
- pandas
- scikit-learn
- matplotlib
- seaborn
Para instalar las dependencias, utiliza el comando:
pip install -r requirements.txt
- load_data(): Carga los datos climáticos desde fuentes locales o remotas y los estructura para su posterior análisis.
- preprocess_data(): Realiza el preprocesamiento de los datos, incluyendo limpieza, normalización y manejo de valores faltantes.
- train_model(): Entrena el modelo de Machine Learning utilizando los datos preprocesados, ajustando hiperparámetros según sea necesario.
- predict_weather(): Utiliza el modelo entrenado para realizar predicciones del clima basadas en nuevos datos de entrada.
- visualize_results(): Genera gráficos y visualizaciones para interpretar los resultados y el rendimiento del modelo.