使用机器学习实现天气预测的代码

这里提供一个简单的基于机器学习的天气预测代码示例，使用Python编写，利用线性回归模型进行预测：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv("weather.csv")

# 取出特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算均方根误差（RMSE）
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)
print("RMSE:", rmse)

其中，`weather.csv`是包含历史天气数据的CSV文件，特征包括温度、湿度等信息，标签为该天的降雨量。代码中，我们首先读取数据并分离出特征和标签，然后将数据集划分为训练集和测试集，接着定义线性回归模型并进行训练，最后预测测试集的结果并计算均方根误差（RMSE）来评估模型的性能。