本文基于随机森林算法实现了天气类型预测的完整机器学习流程。使用包含温度、湿度等6个气象特征的数据集，通过数据探索发现50种天气类型分布极不均衡。采用时间序列划分方法（前80%训练、后20%测试）和网格搜索自动调参，最优模型准确率为27.15%。分析表明准确率低的主要原因是天气类别过多且样本不均衡。提出了类别合并、特征工程、样本重采样等优化方向，为多分类预测任务提供了实用参考。项目完整覆盖了从数据预

本文介绍了Kaggle竞赛"Spaceship Titanic"的完整解决方案。通过Jupyter Notebook分步演示，重点解决了特征工程、模型评估和XGBoost版本兼容性问题。文章详细展示了数据预处理过程，包括缺失值填充、特征提取和编码转换，并采用5折交叉验证训练XGBoost模型，平均准确率达0.8120。最后通过模型集成生成预测结果，提交分数可达0.80+。文中还