基于SVR的空调负荷预测及其Python实现的代码

好的，下面是基于SVR的空调负荷预测的Python代码参考：

# 导入相关的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as plt

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据预处理
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建SVR模型，并进行训练
regressor = SVR(kernel='rbf', C=100, gamma=0.1, epsilon=.1)
regressor.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 模型评估
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

# 打印评估结果
print('Mean Squared Error:', mse)
print('Mean Absolute Error:', mae)
print('R2 Score:', r2)

# 绘制预测结果与真实值的曲线图
plt.plot(y_test, label='True')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.legend()
plt.show()

这是一个简单的示例代码，您可以根据自己的实际情况进行调整和优化。同时，您需要根据实际情况修改读取数据的方式，以及数据预处理、模型训练和评估等步骤。