线性回归粮食产量python代码实现

### Python 实现线性回归预测粮食产量

为了实现基于线性回归的粮食产量预测，可以采用 `scikit-learn` 库中的线性回归模型。下面是一个完整的代码示例，展示了如何加载数据、预处理以及训练并应用线性回归模型来预测粮食产量。

#### 导入必要的库

import numpy as np
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, r2_score

#### 加载和准备数据集
假设有一个 CSV 文件名为 `crop_yield_data.csv`，其中包含了土壤湿度 (`soil_humidity`)、温度 (`temperature`) 和降雨量 (`rainfall`) 等影响因素作为输入特征，而目标变量是粮食产量 (`yield`)。

data = pd.read_csv('crop_yield_data.csv')
X = data[['soil_humidity', 'temperature', 'rainfall']]
y = data['yield']

#### 数据标准化
由于不同特征可能具有不同的尺度范围，在建模之前通常会对这些特征做标准化处理以提高模型性能[^2]。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

#### 划分训练集与测试集
将原始数据划分为训练集合验证集两部分以便评估模型效果。

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

#### 构建并拟合线性回归模型
创建一个简单的线性回归实例，并利用训练数据对其进行拟合操作。

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

#### 预测及评价模型表现
使用测试集中未见过的数据来进行预测，并计算均方误差 (MSE) 及决定系数 \(R^{2}\)[^1] 来衡量模型的好坏程度。

predictions = model.predict(X_test)

mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
r2 = r2_score(y_test, predictions)

print(f'Mean Squared Error: {mse}')
print(f'R-squared Score: {r2}')

以上就是用 Python 实现线性回归预测粮食产量的一个基本流程。当然实际项目中还需要考虑更多细节问题比如异常值检测、交叉验证等优化措施。