大気質（AQI）予測 - Air-Quality-Prediction

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大気質（AQI）予測 - Air-Quality-Prediction

大気質（AQI）予測 - Air-Quality-Prediction

本リポジトリは、環境データを用いて大気質指標（AQI: Air Quality Index）を解析・予測するためのエンドツーエンド機械学習プロジェクトです。回帰（単回帰、重回帰、非線形回帰）や分類（ロジスティック回帰など）、そして教師なし学習を通じてデータ前処理、特徴量エンジニアリング、モデル評価までを含むワークフローを提供します。評価指標にはMAE、MSE、RMSE、R²などが利用されており、実践的なAQIモデリングの入門として有用です。

https://github.com/harshit428288/Air-Quality-Prediction

概要

このリポジトリは、環境データ（大気中の各種汚染物質や気象データ等）を用いてAQI（Air Quality Index）を解析・予測するための機械学習プロジェクトです。データの読み込み・前処理（欠損値処理、スケーリング、エンコーディング）、探索的データ解析（EDA）、特徴量エンジニアリングを経て、回帰と分類の複数モデルを実装し性能比較を行います。回帰タスクでは単回帰・重回帰・多項式回帰を扱い、評価指標としてMAE、MSE、RMSE、R²を報告します。分類タスクや教師なし学習（クラスタリングなど）も含まれ、AQI解析の実践的な流れを学べる構成です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 8
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 8
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 回帰（単回帰・重回帰・多項式回帰）によるAQI予測の実装と評価（MAE、MSE、RMSE、R²）。
  • 分類（ロジスティック回帰等）と教師なし学習を通じた大気質カテゴリの解析。
  • データ前処理、EDA、可視化によりデータの性質を確認するワークフローを提示。
  • Jupyter Notebookで分かりやすくステップごとに実験を再現可能。

技術的なポイント

本プロジェクトは典型的な機械学習パイプラインをJupyter Notebook上で再現している点が特徴です。まずPandasでデータを整備し、欠損値処理や外れ値検出、カテゴリ変数のエンコーディング、連続値のスケーリング（標準化・正規化）などの前処理を実施します。探索的データ解析（EDA）では相関行列や散布図、箱ひげ図などを用いて特徴量とAQIの関係性を可視化し、重要と思われる説明変数を抽出します。

回帰タスクでは単純な線形回帰から多項式回帰まで複数のモデルを試し、学習/検証データの分割や交差検証を用いて過学習の有無を確認します。評価指標はMAE、MSE、RMSE、R²を用い、モデル間で比較可能にしています。分類タスクではロジスティック回帰等を利用し、精度（Accuracy）だけでなく適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコア、混同行列で性能評価を行うことでクラス不均衡の影響も評価できます。

教師なし学習ではクラスタリング（例：KMeans）や次元削減（PCA）を用いてデータの潜在構造を探索し、類似サンプル群の発見や特徴の圧縮に役立てます。Notebook形式のため、コードセルと可視化が直感的に追えることから実験の再現性が高く、学習過程の説明や結果の解釈が容易です。

改善点としては、時系列性の強いAQIデータに対してはARIMAや状態空間モデル、LSTMなど時系列モデルの導入、また地理情報を含む場合は空間解析や格子化による空間モデルの適用が有効です。モデル管理やハイパーパラメータチューニングはscikit-learnのPipelineやGridSearchCV、あるいはOptunaなどを導入すると実験の効率と再現性が向上します。さらに、デプロイを想定する場合はモデルの永続化（pickle・joblib）やAPI化（FastAPIなど）の追加が現実運用へのステップになります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • AQIProjectPredectiveANalysis.ipynb: file
  • README.md: file

まとめ

実務的なAQI解析の流れを学べる実践ノート。本格的な発展には時系列モデルやハイパーパラメータ最適化が有効です。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

Air-Quality-Prediction

🌫️ AQI Predictive Analytics using Machine Learning

This project applies supervised and unsupervised learning techniques to analyze and predict Air Quality Index (AQI) using an environmental dataset.

🔍 Project Overview

This end-to-end machine learning project includes:

✅ Supervised Learning – Regression

Simple Linear Regression

Multiple Linear Regression

Polynomial Regression

Metrics: MAE, MSE, RMSE, R²

✅ Supervised Learning – Classification

Logistic Regressio…