| 近年來，空氣品質已經成為民眾關心的問題
，空氣品質的狀況也成為人們是否進行戶外活動的參考之一。受到盆地地形的影響，埔里是一個空氣汙染相對較嚴重的區域，本文嘗試分析埔里歷年的空氣品質資料，並進一步建立預測模型，透過天氣的狀態與歷史的PM2.5狀態推估PM2.5濃度。本文使用隨機森林分類器整合三種模型（分別是以決策樹演算法找到潛在的規則並按其規則分組進行線性迴歸預測、以傅立葉級數逼近PM2.5的日週期變化趨勢以及多層感知器）進行預測，依照分類結果決定挑選一個模型或是對各模型結果進行加權平均。測試的結果顯示相較於各個單獨模型，整合模型有較高的表現，並且相對於直接加權平均，經過分類器決定是加權平均或是挑選一個單獨模型的整體表現有更高的預測水準。
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