Python农业气象预测：优化决策树、SHAP模型可解释性、滑动窗口时序分析及交叉验证
在全球气候变化背景下，精准降雨预测已成为农业生产决策的核心需求。作为数据科学工作者，我们在服务农业领域客户时发现，传统数值天气预报模型存在计算复杂、局地预测精度不足的问题，而机器学习黑箱模型又面临决策透明度的挑战。基于此，我们团队在某农业气象咨询项目中，创新性地构建了可解释的降雨预测模型，旨在为种植户提供兼具准确性和透明性的天气决策支持。本专题将围绕该模型的技术路径、实证分析及应用价值展开，系统呈现从数据预处理到业务落地的全链条解决方案。
