python 写一个ann算法，利用csv中ws列，wd列，irradiance列，Tambient列，Tmodule列，预测power列

在Python中，我们可以使用sklearn库中的线性回归模型LinearRegression作为基础，来实现简单的多元线性回归（ANN通常指人工神经网络，这里假设你想用线性回归模拟简单的情况）。首先，你需要导入必要的库并读取CSV文件。以下是步骤：

1. 导入所需库：

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

2. 读取CSV数据：

data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际文件路径
X = data[['ws', 'wd', 'irradiance', 'Tambient', 'Tmodule']]  # 输入特征变量
y = data['power']  # 需要预测的目标变量

3. 数据预处理（如划分训练集和测试集）：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建并训练线性回归模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 进行预测：

y_pred = model.predict(X_test)

6. 评估模型性能：

mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)