k折交叉验证风电功率预测的python代码
时间: 2023-11-20 09:49:45 浏览: 28
以下是使用k折交叉验证进行风电功率预测的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取数据
data = pd.read_csv('wind_power.csv')
# 分离特征和标签
X = data.drop('power', axis=1)
y = data['power']
# 初始化模型
model = LinearRegression()
# 初始化k折交叉验证
kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
# 进行k折交叉验证
for train_index, test_index in kf.split(X):
# 获取训练集和测试集
X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测并输出结果
y_pred = model.predict(X_test)
print('预测结果:', y_pred)
```
在上述代码中,我们首先读取了风电功率数据,并将其分为特征和标签。然后,我们初始化了一个线性回归模型,并使用KFold函数初始化了一个5折交叉验证。最后,我们使用for循环遍历每个折,获取训练集和测试集,并在训练集上训练模型,然后在测试集上进行预测并输出结果。