本案例研究的目标是探索美国不同地区的风暴事件,并分析与不同类型的事件相关的频率和损失成本。基于1980 - 2020年的历史数据,使用机器学习模型来预测破坏成本。然后在应用程序中执行计算,该应用程序可以作为web应用程序共享。
这个示例还强调了清理各种形式(数字、文本、分类、日期和时间)的数据以及处理内存中不合适的大型数据集的技术。
这个例子在“数据科学与MATLAB”系列网络研讨会中使用。
引用作为
希瑟·高尔(2021)。数据科学:预测天气事件的损失成本GitHub (https://github.com/mathworks/data-science-predict-weather-events)。检索.
MATLAB版本兼容性
创建R2019a
与任何版本兼容
平台的兼容性
窗户 macOS Linux类别
标签
助手
助手
要查看或报告这个GitHub插件中的问题,请访问GitHub库.
要查看或报告这个GitHub插件中的问题,请访问GitHub库.