人口出生率python程式碼

编写一个完整的Python程序来预测人口出生率可能会涉及到多个步骤，这里提供一个简化版示例，使用线性回归模型作为基础。请注意，这只是一个基础示例，实际项目会更复杂，包括数据清洗、特征工程和模型优化。

# 导入必要的库
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

# 假设我们有如下数据
data = pd.read_csv('population_data.csv')  # 加载你的数据文件，包含时间序列和其他影响因素

# 数据预处理
X = data[['economic_growth', 'education_index', 'unemployment_rate']]  # 输入特征列
y = data['birth_rate']  # 输出（目标）列

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 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:", mse)

# 模型应用到新数据预测
future_data = ...  # 这里是新数据，格式类似X_train
predicted_birth_rates = model.predict(future_data)

# 可视化结果
plt.scatter(y_test, y_pred, color='blue')
plt.plot(forecast_data.index, predicted_birth_rates, color='red')
plt.xlabel('实际出生率')
plt.ylabel('预测出生率')
plt.show()