15I本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定本文件由內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)（SAM/TC23）提1降水影響土壤水分增量的計(jì)算方法草原區(qū)本文件規(guī)定了草原區(qū)土壤解凍條件下一候內(nèi)累積降水影響QX/T631北方牧區(qū)草原蝗蟲發(fā)生氣GB/T33705、GB/T35228、QX/T631界定的以3.13.23.33.42線性回歸(Linearregression，LR)是利用回歸方程(函數(shù))對一個(gè)或多個(gè)自變量(特征值)和因變y=ax1+bx2+cx3+dx4+e··················x3——月份值，給定時(shí)間段的結(jié)束日期的月份值；x4——降水累積持續(xù)時(shí)長。給定時(shí)間段內(nèi)，小時(shí)降水量大于0.1mm的累計(jì)小時(shí)個(gè)數(shù)，單位為小時(shí)草甸草原、典型草原、荒漠草原代表性監(jiān)測站點(diǎn)的多元線性回歸方開始①數(shù)據(jù)獲取①數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)②缺失值處理①數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)②缺失值處理①模型構(gòu)建與優(yōu)化②模型預(yù)測①相關(guān)性分析②數(shù)據(jù)的圖像化分析①相關(guān)性分析②數(shù)據(jù)的圖像化分析①評估指標(biāo)及結(jié)果④構(gòu)建多元線性回歸模型⑤評估與篩選模型②真實(shí)值與預(yù)測值對比圖結(jié)束3回歸方程中，測試集的真值與預(yù)測值的相關(guān)系數(shù)分別為0.766、0.681、0.741、0.733、0.823、0.35，且都通過了P<0.01的顯著性檢驗(yàn)。y=0.757x10.192x2+0.224x4+4.2y=0.651x10.106x20.905x30.258x4+8.070y=1.428x10.370x21.286x3+y=1.419x10.201x21.112x30.618x4+12.603y=1.215x10.604x2+0y=0.888x10.076x24data_scaled=StandardScaler().fit_transform(data_filled.tocorrelation_matrix_spearman=data_scaled.corr(method=X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(實(shí)例化一個(gè)線性回歸模型，示例代碼：model=statsmodels.api.OLS(y_trai則舍棄這一項(xiàng)，再重新進(jìn)行模擬。示例代碼：results=mo對測試集進(jìn)行預(yù)測，示例代碼：y_test_pred=results.predict(X_tmae=mean_absolute_error(y_test,y_test_predr2=r2_