本案例研究的目的是探索美国不同地区的风暴事件，并分析与不同类型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。然后计算在一个应用程序中执行，该应用程序可以作为一个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)的数据的技术，以及处理不适合内存的大型数据集的技术。
这个例子被用在“MATLAB数据科学”网络研讨会系列中。
引用作为
希瑟·高尔(2022)。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
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