一、实验目的：（1）K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以在有限的数据下充分利用数据集，提高模型精度和泛化能力。K折交叉验证将数据集分成K个互不重叠的子集，每次选取其中一个子集作为测试集，剩余K-1个子集作为训练集，然后计算模型在测试集上的误差，重复该过程K次，最终得到K个误差值的平均数作为模型的性能指标。（2）寻找最佳的K值可以通过在一定范围内遍历K值，比较不同K值下模型的性能指标来确定最

本文针对江西省南昌市2022年空气质量问题，采用各种机器学习算法实现其分类、知识、预测等。文中采用了基于SVM的图像分类或归类、深度学习模型LSTM、KNN算法、决策树、随机森林和线性回归分析等方法，对南昌市空气质量进行了研究和预测，并综合分析了各种算法的优缺点和适用性，为南昌市及相关决策部门提供了有效的参考建议。

一、实验目的：（1）K折交叉验证是一种常用的模型评估方法，它可以在有限的数据下充分利用数据集，提高模型精度和泛化能力。K折交叉验证将数据集分成K个互不重叠的子集，每次选取其中一个子集作为测试集，剩余K-1个子集作为训练集，然后计算模型在测试集上的误差，重复该过程K次，最终得到K个误差值的平均数作为模型的性能指标。（2）寻找最佳的K值可以通过在一定范围内遍历K值，比较不同K值下模型的性能指标来确定最

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