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Python使用机器学习模型实现温度预测详解

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使用 Python 可以使用机器学习模型进行温度预测。常用的模型有回归分析、随机森林等。使用前需要准备足够的历史数据并进行特征工程,构建模型并进行训练,最后使用预测结果。

温度预测 回归分析

以下代码使用线性回归算法对温度数据进行预测:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读入温度数据
data = pd.read_csv('temperature_data.csv')

# 分离特征和标签
X = data[['day_of_year', 'year']]
y = data['temperature']

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)

# 评估模型
score = reg.score(X_test, y_test)
print('R2 score: ', score)

导入必要的库:

读取温度数据:

data = pd.read_csv('temperature_data.csv'):使用 pandas 读取 CSV 文件并保存到 data 变量中。

分离特征和标签:

分割数据集:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2):使用 train_test_split() 函数将数据分为训练集和测试集,其中测试集大小为 20%。

训练模型:

reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train):使用训练集数据训练线性回归模型,并保存到 reg 变量中。

预测结果:

y_pred = reg.predict(X_test):使用测试集数据预测结果,并保存到 y_pred 变量中。

评估:

print('R-squared:', reg.score(X_test, y_test)):使用 R-squared 值评估模型的预测精度,其值越接近 1,表示模型预测精度越高。

temperature_data.csv 文件是一个温度数据的 CSV 文件,可能包含以下字段:

day_of_year,year,temperature
1,2021,20.5
2,2021,21.6
3,2021,22.7
365,2021,19.4
1,2022,18.5
2,2022,19.6

day_of_year 列表示一年中的第几天,year 列表示该天的年份,temperature 列表示该天的温度。

运行代码得到下述截图。

温度预测 随机森林 Python 写法

以下是随机森林回归的 Python 代码:

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取温度数据
data = pd.read_csv('temperature_data.csv')

# 分离特征和标签
X = data[['day_of_year', 'year']]
y = data['temperature']

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100).fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)

# 评估模型
print('R-squared:', reg.score(X_test, y_test))

代码说明如下:

代码运行结果:

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