人口预测模型python代码

以下是一个简单的基于线性回归的人口预测模型的 Python 代码示例：

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

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

# 2. 数据预处理
# 去除缺失值和异常值
data = data.dropna()
data = data[data["age"] > 0]

# 3. 特征工程
# 将性别转换为数值型
data["gender"] = data["gender"].apply(lambda x: 1 if x == "male" else 0)

# 4. 模型选择
# 选择线性回归模型
model = LinearRegression()

# 5. 模型训练
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    data[["age", "gender", "education"]], data["population"], test_size=0.2, random_state=42
)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 6. 模型评估
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

# 7. 模型优化
# 可以通过调整超参数、增加特征等方式进行优化

# 8. 模型应用
# 使用模型进行人口预测
# 假设我们要预测 30 岁、女性、本科学历的人口数量
X_new = np.array([[30, 0, 1]]) # 注意：这里的 gender 需要按照特征工程中的转换方式进行编码
y_new = model.predict(X_new)
print("Predicted population:", y_new)

以上代码仅供参考，具体实现细节和模型选择会根据问题的具体要求而有所不同。