多元线性回归模型预测电力负荷python完成

以下是使用多元线性回归模型预测电力负荷的Python代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('电力负荷数据.csv')

# 提取特征和目标变量
X = data[['特征1', '特征2', '特征3']]  # 特征1、特征2、特征3是你要选择的特征列
y = data['电力负荷']  # 电力负荷是你要预测的目标变量

# 实例化线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 预测电力负荷
new_data = pd.DataFrame({'特征1': [value1], '特征2': [value2], '特征3': [value3]})  # 填入你要预测的特征值
predicted_load = model.predict(new_data)

# 打印预测结果
print("预测的电力负荷为:", predicted_load)

请注意，上述代码中的`特征1`、`特征2`、`特征3`是你需要选择的特征列，而`电力负荷`是你要预测的目标变量。你需要将这些名称替换为你实际使用的特征和目标变量的列名。