本研究使用机器学习预测全球197个首都的下一天空气质量，证明了随机森林算法的有效性和模型泛化能力的提高。研究还考虑了可解释的机器学习，并初步尝试了成本估算和商业模式。该研究突出了资源有限国家自主预测空气质量的潜力。
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