请给我一个利用多源数据集进行地名消歧的Python代码示例，数据集有OSM数据、GeoNames地名数据、swisstopo地名数据，要求使用机器学习方法

以下是一个利用多源数据集进行地名消歧的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
osm_data = pd.read_csv("osm_data.csv")
geonames_data = pd.read_csv("geonames_data.csv")
swisstopo_data = pd.read_csv("swisstopo_data.csv")

# 合并数据集
all_data = pd.concat([osm_data, geonames_data, swisstopo_data])

# 特征工程
all_data['name_length'] = all_data['name'].apply(lambda x: len(x))
all_data['num_words'] = all_data['name'].apply(lambda x: len(x.split()))
all_data['num_uppercase'] = all_data['name'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.isupper()))
all_data['num_lowercase'] = all_data['name'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.islower()))
all_data['num_digits'] = all_data['name'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if c.isdigit()))
all_data['num_special_chars'] = all_data['name'].apply(lambda x: sum(1 for c in x if not c.isalnum()))

# 标记正确地名
all_data['is_correct'] = np.where(all_data['osm_id'] == all_data['geonames_id'], 1, 0)

# 划分训练集和测试集
train_data, test_data = train_test_split(all_data, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
features = ['name_length', 'num_words', 'num_uppercase', 'num_lowercase', 'num_digits', 'num_special_chars']
target = 'is_correct'
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)
clf.fit(train_data[features], train_data[target])

# 预测测试集
predictions = clf.predict(test_data[features])

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_data[target], predictions)
print("Accuracy:", accuracy)

说明：

- 代码首先加载了三个数据集并将它们合并成一个数据集。
- 然后，进行了特征工程，包括计算名称长度、单词数、大写字母数、小写字母数、数字数和特殊字符数。
- 接下来，使用 osm_id 和 geonames_id 判断地名是否正确，并将结果存储在一个新列中。
- 然后，将数据集划分为训练集和测试集。
- 最后，使用训练集训练了一个随机森林分类器，并使用测试集进行了预测。预测结果与真实结果进行比较，计算准确率。