数学建模Python美赛代码

### 关于MCM/ICM竞赛中的Python代码示例

对于涉及大量数据分析的任务，特别是像MCM C题这样的情况，在处理数据时通常会依赖Pandas库来完成数据读取与初步清理工作[^1]。下面是一个简单的例子展示如何加载并探索给定的数据集：

import pandas as pd

# 假设CSV文件名为data.csv, 并位于当前目录下
df = pd.read_csv('data.csv')

print(df.head())  # 查看前几行记录以了解数据结构
print(df.describe())  # 获取数值列的基本统计信息

当涉及到更复杂的分析任务时，比如应用机器学习算法来进行预测或分类，则可以考虑使用Scikit-Learn等工具包。这里给出一个基于随机森林回归模型的简单实现框架，适用于解决某些类型的预测问题：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')

针对特定领域内的高级建模需求，如时间序列分析、图像识别等领域，还需要引入专门的技术栈和支持库。