电价预测python
时间: 2023-11-29 07:47:37 浏览: 51
根据提供的引用内容,我们可以得知电价预测是一个非常重要的问题,而Python是一个非常流行的编程语言,因此有很多用Python实现的电价预测模型。以下是其中一种基于Python的电价预测模型的实现方法:
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取数据
data = pd.read_csv('electricity_price.csv')
# 数据预处理
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])
data['year'] = data['date'].dt.year
data['month'] = data['date'].dt.month
data['day'] = data['date'].dt.day
data['hour'] = data['date'].dt.hour
data = data.drop(['date'], axis=1)
# 划分训练集和测试集
X = data.drop(['price'], axis=1)
y = data['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = rf.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
以上代码实现了一个基于随机森林回归的电价预测模型,其中使用了pandas、numpy、sklearn等常用的Python库。具体实现过程包括数据读取、数据预处理、训练模型、预测结果和评估模型等步骤。