AQIデータ分析・予測プロジェクト

AI/ML
AQIデータ分析・予測プロジェクト

AQIデータ分析・予測プロジェクト

本リポジトリは大気汚染指標であるAQI（Air Quality Index）の実データを用いて、データクレンジング、特徴量エンジニアリング、外れ値処理、EDA（探索的データ解析）、および回帰モデルによる予測までを行う一連のワークフローを示す入門〜中級レベルのプロジェクトです。Pythonとscikit-learnを中心に、可視化や評価指標（R²、MAE、RMSE）に基づくモデル検証も含まれます。（約300字）

https://github.com/nigamgaurvi/mlproject

概要

このリポジトリ「mlproject」は「AQI Data Analysis & Prediction」を主題に、観測された環境データを前処理して可視化し、回帰モデルでAQIを予測する流れを示します。具体的には欠損値や外れ値の取り扱い、特徴量作成、EDA（相関や季節性の確認）を行い、scikit-learnベースのモデリングで性能評価（R²、MAE、RMSE）を実施します。サンプルノートブックとしてProject.ipynbがあり、学習や実務でのワークフロー理解に適しています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • データ前処理ワークフロー: 欠損値処理・外れ値検出・スケーリングなどの基本処理がノートブックで示されている。
  • 探索的データ解析 (EDA): 可視化（時系列プロット、相関行列、ヒストグラム）によりデータの性質を把握。
  • 回帰によるAQI予測: scikit-learnを用いた回帰モデルの学習・評価（R²=0.94 等）を実装。
  • 再現可能なノートブック: Project.ipynb に解析の一連手順が整理されており、学習教材やプロトタイプに適す。

技術的なポイント

このプロジェクトは典型的な回帰タスクに対する端から端までのパイプライン構築を意図しています。まずデータクレンジングで欠損値（気象データや汚染物質濃度の欠損）が発生しやすいため、適切な補完（平均/中央値、時系列補完や前方/後方補完など）を検討する必要があります。外れ値はAQIやセンサー値のスパイクとして現れるため、IQR法やZスコア、ロバストスケーリングでの取り扱いが有効です。特徴量エンジニアリングでは、気温・湿度・風速・風向といった気象要素から派生変数（例: 温湿度の相互作用、時間帯・曜日・季節ダミー）を作成し、これらがAQIに与える影響を相関や部分依存プロットで評価します。

モデリングはscikit-learnを中心に行われ、データ分割（訓練/検証/テスト）とクロスバリデーションで汎化性能を確認します。READMEに示された性能指標（R²=0.94、MAE=6.42、RMSE=12.13）は高い説明力を示唆しますが、モデルの過学習やデータリークがないかを時間的分割や外部検証で注意深く検証する必要があります。モデル選択としては線形回帰やランダムフォレスト、勾配ブースティング系（XGBoost/LightGBM）などが考えられ、ハイパーパラメータ最適化（GridSearch/RandomizedSearch）や特徴量重要度の確認、SHAP等による説明可能性の導入が有用です。さらに、AQIの予測は時系列性を含むため、将来的には時系列専用モデル（ARIMA, Prophet, LSTMなど）や外部データ（交通量、産業活動、衛星データ）を組み合わせることで性能向上と実用性が期待できます。（約700〜1000字の技術解説）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • Project.ipynb: file
    • データ読み込み、前処理、EDA、モデル学習、評価までの解析ノートブック。セル実行で再現可能なワークフローを提供。
  • README.md: file
    • プロジェクトの目的、使用ライブラリ、得られた評価指標（R²、MAE、RMSE）と簡潔な結論を記載。

ノートブックは教育用やプロトタイプとして使える単一ファイル構成で、追加データやモデルを入れて拡張する設計になっています。実運用を目指す場合はデータパイプライン化、モデル保存（pickle/ONNX）、継続学習やスケジューリング（Airflow等）の導入を検討すると良いでしょう。

まとめ

AQI予測のワークフローを学ぶのに適した実践的なノートブックで、基礎から評価まで一通り網羅しています。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

AQI Data Analysis & Prediction

This project focuses on analyzing and predicting Air Quality Index (AQI) values using real-world environmental data.

Objectives

  • Data cleaning and preprocessing
  • Exploratory Data Analysis (EDA)
  • Outlier detection and handling
  • Feature engineering
  • Regression modeling and evaluation

Tools & Technologies

  • Python
  • Pandas, NumPy
  • Matplotlib, Seaborn
  • Scikit-learn

Model Performance

  • R² Score: 0.94
  • MAE: 6.42
  • RMSE: 12.13

Conclusion

The mod…