GPT生成转化代码，将数据转化为WPS可读取的二进制格式。4.2模型堆叠：使用mlxtend库或自定义方法实现模型堆叠，结合不同模型的预测结果作为新的特征，训练一个新的模型。2.4时间序列分割：对于时间序列数据，使用时间顺序分割数据，确保训练集中的数据点时间上早于测试集中的数据点。5.1性能指标：根据问题类型（分类或回归）选择合适的评估指标，如准确度、召回率、F1分数、AUC值、均方误差。1.2数

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Calpuff模型作为大气污染模拟的重要工具，可精准预测复杂条件下污染物扩散规律。该模型广泛应用于环评、污染溯源、应急管理和区域规划四大场景。本课程系统讲解Calpuff全流程应用技术，包括基础理论、数据预处理、气象模拟、扩散计算及结果后处理等核心模块，通过案例教学帮助学员掌握建模、分析和成果呈现能力。课程涵盖Calmet、Calpuff、Calpost等模块操作及PostTools绘图工具使用，