机器学习-汽车备件销售预测代码

好的，以下是一个简单的机器学习代码示例，可用于汽车备件销售预测：

# 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, r2_score

# 加载数据
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 数据预处理
X = data.drop('sales', axis=1)
y = data['sales']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print('RMSE:', rmse)
print('R2 score:', r2)

# 预测未来销售数据
future_data = pd.read_csv('future_sales_data.csv')
future_sales = model.predict(future_data)
print('预测未来销售数据:', future_sales)

需要注意的是，这只是一个简单的机器学习模型，实际上，要准确预测汽车备件的销售数据，需要更多的数据和更复杂的算法。同时，需要对数据进行特征工程和分析，以确定哪些特征对销售数据的影响最大。