很多新手学 AI 时，往往只会在 Jupyter Notebook 里跑模型，但不知道怎么把模型真正用起来。这篇文章会带你从环境安装开始，一步步跑通一个简单的天气预测项目，让你体验完整的 AI 应用流程。

准备环境：你需要装什么？

• Python：一种编程语言，AI 最常用的工具。去 python.org 下载最新版，安装时勾选“Add Python to PATH”。
• Jupyter Notebook：一个在浏览器里写代码的交互式工具，非常适合新手实验。安装 Python 后，打开命令提示符（Windows）或终端（Mac/Linux），输入 pip install jupyter 即可。
• scikit-learn：一个 Python 库，里面封装了很多现成的机器学习算法。同样用 pip install scikit-learn 安装。
• pandas 和 numpy：用于处理数据的基础库。安装命令：pip install pandas numpy。

安装步骤：手把手教你配置

1. 打开命令提示符或终端，输入 python --version 检查 Python 是否安装成功。如果显示版本号（如 Python 3.10），说明成功。
2. 输入 pip install jupyter scikit-learn pandas numpy，等待安装完成。如果速度慢，可以加上 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 使用国内镜像。
3. 安装完成后，输入 jupyter notebook 启动 Jupyter。浏览器会自动打开一个页面，点击右上角的“New” -> “Python 3” 新建一个笔记本。

验证是否成功：跑通第一个 AI 模型

在新建的笔记本中，复制以下代码并运行（按 Shift + Enter）：

• 导入库：import pandas as pd、from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 等。
• 创建简单的模拟数据（温度、湿度等特征）并训练一个随机森林模型。
• 用模型预测新数据，输出结果。

如果看到预测结果（如“晴天”或“雨天”），说明环境配置成功，你已经跑通了第一个 AI 模型！

下一步可以做什么？

• 尝试用真实天气数据集（如 Kaggle 上的）替换模拟数据。
• 学习如何将模型保存为文件（使用 joblib 库），并在 Web 应用中使用。
• 探索部署到云平台（如 Heroku、Streamlit）让其他人访问你的应用。