空气质量预报是环境保护领域的重要课题，对人们的生活质量和身体健康至关重要。

传统的空气质量预报方法存在预测精度有限、难以捕捉复杂空气污染物演变规律等问题。

近年来，机器学习技术因其强大的数据挖掘和非线性拟合能力，为提高空气质量预报精度提供了新的解决思路。

本文首先介绍了空气质量预报的相关概念，包括空气质量指标体系和传统的预报方法。

然后，综述了机器学习在空气质量预报领域的应用现状，包括常用的机器学习算法、数据预处理方法、特征工程技术以及模型评估指标。

此外，本文还分析了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：空气质量预报；机器学习；深度学习；特征工程；模型评估

空气质量是衡量大气环境状况的重要指标，直接影响着人类的健康、生态系统的稳定以及社会经济的可持续发展。

近年来，随着工业化和城市化的快速发展，空气污染问题日益突出，严重威胁着人们的日常生活。

空气质量预报作为大气污染防治的重要手段，能够为政府部门制定有效的减排政策和公众出行提供科学依据。