首先，针对天气预测问题，你可以考虑使用监督学习算法，如随机森林、神经网络、支持向量机等，通过历史天气数据和实时气象数据来训练模型，并预测未来的气象变化情况。在指标的选择上，可以考虑使用气温、湿度、气压等指标作为特征输入，并将天气类型、天气强度等作为目标输出。在样本的设置上，需要考虑数据的时空分布，以及历史天气数据的连续性和稳定性。针对数据不平衡和噪声问题，可以采用过采样、欠采样、噪声削弱等方法进行处理。针对气候变化研究问题，可以考虑使用聚类、时间序列分析等非监督学习算法，通过观测数据来探究气候变化趋势和周期性规律。希望这些建议对你有所帮助。
如何用机器学习进行天气预测和气候变化研究？
如何利用机器学习进行天气预测和气候变化研究？我在进行气象预测方面的研究时，发现机器学习在预测精度和效率方面都具有优势。但是，我仍然不确定该如何利用机器学习算法进行有效的气象预测和气候变化研究。我希望有经验的专家能够指导我选择合适的机器学习模型和算法，并教我如何在样本、指标等方面进行合理的设置。同时，我还想知道如何处理可能存在的噪声和数据不平衡等问题。希望有专家能够提供相关的经验和建议。
提问时间：2023-05-23 04:25:33
编辑时间：2023-05-23 04:25:35
提问者：
Silent_Shadow
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7回答时间：2023-05-23 04:25:38
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