用Python选用一种机器学习算法（回归）建立CO₂-原油的MMP（Minimum Miscible Pressure）预测模型

在Python中，我们可以选择使用线性回归作为基础的回归算法来建立二氧化碳（CO2）与原油之间的MMP（最小混相压力）预测模型。线性回归是最简单的回归模型之一，假设目标变量与特征之间存在线性关系。

首先，你需要准备相关的数据集，其中应包含CO2浓度和对应的原油MMP值。然后，可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库：

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

2. 加载和预处理数据：

data = pd.read_csv('your_dataset.csv')  # 替换为实际文件路径
X = data[['CO2_concentration']]  # 假设CO2浓度是影响MMP的主要特征
y = data['MMP']

# 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)

3. 创建并训练模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

4. 预测及评估模型性能：

y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

5. 可视化结果或保存模型：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("True MMP")
plt.ylabel("Predicted MMP")
plt.show()

# 如果需要持久化模型，可以这样做
joblib.dump(model, 'mmp_regression_model.joblib')