基于传统机器学习算法估算FR-Pue站点的潜热通量 的代码• 研究问题：回归分析 • 预测变量/目标变量：潜热通量 LE_F_MDS • 自变量：时间戳（TIMESTAMP_END）、气温（TA_F）、太阳辐射 （SW_IN_F）、大气水汽压差（VPD_F）、降水（P_F）、风速（WS_F）、 摩擦风速（USTAR）、相对湿度（RH）、地表净辐射（NETRAD）、生态 系统呼吸（RECO_NT_VUT_REF）、生态系统碳交换（NEE_VUT_REF）、 生态系统光合作用量（GPP_NT_VUT_REF）

以下是使用Python实现基于传统机器学习算法估算FR-Pue站点的潜热通量的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 特征选择
X = df[['TIMESTAMP_END', 'TA_F', 'SW_IN_F', 'VPD_F', 'P_F', 'WS_F', 'USTAR', 'RH', 'NETRAD', 'RECO_NT_VUT_REF', 'NEE_VUT_REF', 'GPP_NT_VUT_REF']]
y = df['LE_F_MDS']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 线性回归模型
lr_model = LinearRegression()
lr_model.fit(X_train, y_train)
lr_pred = lr_model.predict(X_test)

# 模型评估
r2 = r2_score(y_test, lr_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, lr_pred)
print('R-squared:', r2)
print('MSE:', mse)

其中，`data.csv`是包含FR-Pue站点气象数据和建筑物信息的数据文件，特征选择中选取了时间戳、气温、太阳辐射、大气水汽压差、降水、风速、摩擦风速、相对湿度、地表净辐射、生态系统呼吸、生态系统碳交换和生态系统光合作用量等特征，使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集，使用线性回归模型进行模型训练和预测，并计算R-squared和均方误差（MSE）作为模型性能的评估指标。