基于数据分析的震源属性识别模型构建与震级预测问题的研究
问题一：
解题思路:
第一部:
对数据进行一个处理，将数据进行分类，求出数据中的最大值，最小值，极差，方差等等一系列特征数据。，将天然的地震和非天然的地震数据融合到一块儿。做好对应的标记是哪一个附件，哪一个站台，并打上标签。
生成CSV文件的形式
第二部:
将特征数据进行一个回归分析，在构成相关性的热力统计图。具体分析哪些特征数值与天然地震和非天然地震相关，寻找关键数据。
第三部:
通过网上查阅资料，并且利用之前学过的人工智能方面的知识，列如:决策树，随机森林，线性回归等算法，读取数据，划分训练集和测试集
最终，建立模型。
第四部:进行算法的优化。
总结
我们首先根据附件中的数据，初步判断出这是一个数据分析的题目，用创建svm分类器的方法来进行数据分析。首先是读取相关数据，然后转换数据和标签为numpy数组，接着划分训练集和测试集，接着创建出svm分类器然后利用fit方法对该模型进行训练接着进行对该模型的预测
答案内容：
预测的标签 = sign(w^T * 地震波数据 + b)
需要注意的是，具体的权重向量（w）和偏置项（b）是在模型训练过程中通过最优化算法得到的，由输入数据和标签决定。
问题二：
解题思路：
第一部:
由于第一问通过建立的模型来初步对地震类型进行分类，考虑到地震波的振幅大小、波形特征与震级有显著关联。所以主要用线性回归模型来预测地震事件的地震震级。首先将训练集数据读取并处理然后，利用X_train和y_train训练线性回归模型。
第二部:
接下来，读取测试集数据并处理成特性矩阵X_test。最后，使用训练好的模型对X_test进行预测，得到n道地震震级的预测结果y_pred。
答案内容：
此代码使用了线性回归模型（Linear Regression）来预测地震事件的震级。线性回归模型的公式是：
y = w^T * x + b
其中，y是预测的地震震级，x是输入的地震波数据，w是模型的权重向量，b是偏置项。
使用LinearRegression()函数创建了一个线性回归模型，通过fit()函数对训练集数据进行训练，然后使用predict()函数对测试集数据进行预测。
折线图展示了预测地震事件的地震震级，x轴是事件的编号，y轴是地震震级。
问题三：
解题思路：
第一部:
我们首先使用Pandas库读取CSV文件中的数据。然后，我们使用LabelEncoder对分类变量进行标签编码。
第二部:
接下来，我们准备了自变量X和因变量y。然后，我们使用train_test_split函数将数据集拆分为训练集和测试集。
第三部:
然后，我们构建了一个线性回归模型并使用训练集数据对其进行拟合。
第四部:
最后，我们使用测试集数据进行了预测，并计算了预测结果与真实值之间的均方根误差（RMSE）作为模型的评估指标。
答案内容：
震级 = 截距 + w1 * 库深/m + w2 * 库容 + w3 * 断层类型 + w4 * 构造活动/基本烈度 + w5 * 岩性
其中，
截距是 model.intercept_ 的值，
w1 ~ w5 是 model.coef_ 的值对应的系数。
