机器学习负荷预测python 代码

机器学习负荷预测是指通过使用机器学习算法来预测系统或应用程序的负荷或资源需求。Python是一种流行的编程语言，有很多库和工具可以用于机器学习任务。

下面是一个简单的使用Python进行机器学习负荷预测的代码：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = pd.read_csv("load_data.csv")  # 假设数据存储在"load_data.csv"文件中

# 数据预处理
X = data.drop("load", axis=1)  # 输入特征
y = data["load"]  # 目标变量

# 数据集划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)  # 使用随机森林回归算法
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print("均方误差（Mean Squared Error）：", mse)

上述代码的步骤包括导入所需库、加载数据、数据预处理、数据集划分、模型训练、预测和评估模型。其中，使用了随机森林回归算法作为预测模型，并计算了均方误差作为评估指标。

请注意，这只是一个简单的负荷预测示例代码，实际应用中需要根据具体情况进行适当的调整和优化。