基于提供的历史数据，预测2023年6月12日下午5点地面以上2米处的大气温度（摄氏度），要求使用典型的机器学习模型，通过读取csv文件温度，压强，等数据进行预测，要求有较高的精度，请给出相关的代码

好的，以下是一个可能的解决方案，使用Python语言和Scikit-learn库来训练和预测机器学习模型：

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

# 读取历史气象数据，假设数据文件名为weather.csv
df = pd.read_csv('weather.csv')

# 数据预处理，筛选出需要的特征和标签
X = df[['temperature', 'pressure']].values
y = df['temperature_2m'].values

# 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)

# 训练随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean squared error: %.2f' % mse)

# 使用模型进行预测
new_data = pd.DataFrame({'temperature': [20], 'pressure': [1013.25]})
X_new = new_data[['temperature', 'pressure']].values
y_new = model.predict(X_new)
print('Predicted temperature: %.2f' % y_new)

需要注意的是，以上代码仅提供了一个简单的示例，实际应用中需要更加仔细地处理数据和调整模型参数，以获得更高的预测精度和可靠性。此外，还需要考虑其他因素，比如时间、地理位置、海拔高度、湿度等指标，以提高预测的准确性。