基于机器学习的我国旅游业发展预测代码

以下是一个简单的基于Python的机器学习代码示例，用于我国旅游业发展预测：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 读取数据
data = pd.read_csv("tourism_data.csv")

# 数据预处理
# 填充缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 特征选择
X = data[['year', 'tourist_num', 'revenue']]
y = data['growth_rate']

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print('Mean squared error: %.2f' % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Coefficient of determination: %.2f' % r2_score(y_test, y_pred))

注：以上代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。同时，数据的收集、处理和特征选择也需要根据实际情况进行调整。