* Dados retirados do site -> https://bdmep.inmet.gov.br/
requisição feita no site e dados recebidos em formato csv codificação "UTF-8", Florianópolis - 31-01-2003 até 30-09-2023 e Itajaí 30-06-2010 até 30-09-2023, os dados são enviados por e-mail e a consulta é apagada em 48H, data da consulta 11-10-2023, os filtros utilizados foram:
- Valores separados por virgulas
- Dados Mensais
- Tipo de Estação Convencionais
- Abrangência Regional - Sul
- Data de Inicio 01-01-1980, Data Fim 01-09-2023
- Precipitação Total/Mensal, Pressão Atmosférica/Media Mensal, Temperatura Media Compensada/Mensal,
Identificadores de estação A806 - Florianópolis, A868 - Itajai Ambos os arquivos apresentam muita incidência de valores nullos, incorretos ou misturados.
Este repositório contém um Jupyter Notebook que realiza a análise e visualização dos dados do BDMEP (Banco de Dados Meteorológicos do INMET).
O Jupyter Notebook "Dados_BDMEP.ipynb" é uma ferramenta para análise e visualização de dados meteorológicos do BDMEP. Aqui estão alguns destaques do que o notebook faz:
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Coleta de Dados: O notebook coleta dados meteorológicos do BDMEP. Os dados coletados incluem informações sobre temperatura, pressão atmosférica, umidade relativa, precipitação, entre outros.
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Análise de Dados: Após a coleta dos dados, o notebook realiza uma série de análises para entender melhor os padrões e tendências nos dados meteorológicos.
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Visualização de Dados: O notebook utiliza várias técnicas de visualização de dados para representar os resultados da análise de maneira intuitiva e fácil de entender.
Por favor, consulte o notebook "Dados_BDMEP.ipynb" para obter detalhes completos sobre a análise e visualização dos dados.
O modelo de Árvore Aleatória foi treinado usando a biblioteca sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
do Python. Aqui estão os passos que foram seguidos:
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Preparação dos Dados: Os dados foram primeiro preparados dividindo-os em conjuntos de treinamento e teste. As variáveis de entrada e saída foram separadas.
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Criação do Modelo: Um objeto do modelo RandomForestClassifier foi criado com os parâmetros desejados. Por exemplo, o número de árvores na floresta aleatória (n_estimators) foi definido como 100.
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Treinamento do Modelo: O modelo foi então treinado usando o método
fit
no conjunto de treinamento. -
Avaliação do Modelo: O desempenho do modelo foi avaliado no conjunto de teste usando várias métricas, como a acurácia.
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Ajuste dos Parâmetros: Os parâmetros do modelo foram ajustados conforme necessário para melhorar o desempenho.
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Uso do Modelo: Finalmente, o modelo treinado foi usado para fazer previsões sobre novos dados.
Por favor, consulte o notebook "Dados_BDMEP.ipynb" para obter detalhes completos sobre o treinamento e uso do modelo de Árvore Aleatória.
Para usar este notebook, você precisará ter o Jupyter Notebook instalado em seu computador. Depois de clonar este repositório, você pode abrir o arquivo "Dados_BDMEP.ipynb" no Jupyter Notebook e executar as células para realizar a análise e visualização dos dados.
Espero que este resumo seja útil para você! Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.