碳排放量预测python

根据提供的引用内容，可以看出碳排放量预测需要进行数据可视化和探索，以及基于机器回归分析的模型构建。下面是一个简单的碳排放量预测的Python代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('carbon_emissions.csv')

# 数据可视化和探索
sns.set(font_scale=1.3)
g = sns.PairGrid(data, hue='country', palette='tab10')
g = g.map(sns.scatterplot)

# 准备数据
X = data[['population', 'gdp']] # 选择特征
y = data['co2'] # 目标变量
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 模型构建
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = regressor.predict(X_test)
print('Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Coefficient of determination: %.2f' % r2_score(y_test, y_pred))

# 可视化预测结果
plt.scatter(X_test['population'], y_test, color='black')
plt.scatter(X_test['population'], y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

该代码示例中，首先读取了一个名为`carbon_emissions.csv`的数据文件，然后进行了数据可视化和探索。接着选择了人口和GDP作为特征，二氧化碳排放量作为目标变量，使用线性回归模型进行了模型构建，并对模型进行了评估。最后，使用可视化工具展示了预测结果。