用支持向量机回归模型对碳排放量及其影响因素做回归python代码

以下是一个使用支持向量机回归模型对碳排放量及其影响因素做回归的 Python 代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('carbon_emissions.csv')

# 提取特征和标签
X = data.drop('Carbon Emissions', axis=1)
y = data['Carbon Emissions']

# 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)

# 训练支持向量机回归模型
svm = SVR(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

在这个示例中，我们使用了 Pandas 库来读取数据。我们从数据中提取了特征（即所有影响因素）和标签（即碳排放量）。然后，我们使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们定义了一个支持向量机回归模型，并使用训练集对其进行训练。最后，我们在测试集上进行预测，并计算了模型的均方误差。