现有奶茶店数据，有奶茶杯型，奶茶做法，一单的杯数，下单时间，奶茶名称，门店面积，门店地址，省份，城市，区域，支付类型，奶茶开始制作时间，奶茶制作完成时间。现在想用机器学习预测顾客下单后等待奶茶制作完成的时间，通过随机森林回归模型对对顾客等待奶茶时间做预测，预测的准确度和误差都不理想，在特征工程阶段可以怎样使用特征组合的方式提高模型准确度？请写出python代码

在特征工程阶段，我们可以通过特征组合的方式来提高模型的准确度。以下是一些特征组合的方式：

1. 时间特征组合：可以将下单时间和制作完成时间之间的时间差作为一个新的特征。例如，我们可以计算出顾客等待奶茶制作完成的时间。

2. 地理位置特征组合：可以将门店地址、省份、城市和区域等特征组合起来，构建一个新的特征，例如门店所在城市的繁忙程度、门店所在区域的人口密度等。

3. 奶茶特征组合：可以将奶茶杯型、奶茶做法和奶茶名称等特征组合起来，构建一个新的特征，例如奶茶的甜度、奶茶的口感等。

下面是一个简单的Python代码示例，展示如何使用特征组合的方式提高模型准确度：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 特征工程
data['wait_time'] = data['制作完成时间'] - data['下单时间']  # 时间特征组合
data['location'] = data['门店地址'] + ' ' + data['省份'] + ' ' + data['城市'] + ' ' + data['区域']  # 地理位置特征组合
data['tea_type'] = data['奶茶杯型'] + ' ' + data['奶茶做法'] + ' ' + data['奶茶名称']  # 奶茶特征组合

# 选择特征和标签
X = data[['门店面积', '支付类型', 'wait_time', 'location', 'tea_type']]
y = data['奶茶制作完成时间']

# 将特征转换为数值类型
X = pd.get_dummies(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)

在上述代码中，我们首先读取数据，然后进行特征工程，使用时间特征组合、地理位置特征组合和奶茶特征组合等方式构建新的特征。然后，我们选择特征和标签，并将特征转换为数值类型。接着，我们划分训练集和测试集，并构建随机森林回归模型。最后，我们拟合模型，并计算误差。