我想要预测空气质量的代码

好的，空气质量预测的代码需要根据具体的问题和数据进行定制。一般而言，空气质量预测可以使用机器学习、时间序列分析等方法进行建模。

以下是一个使用Python编写的简单的空气质量预测代码，供您参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('air_quality.csv')

# 特征工程
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data['Year'] = data['Date'].dt.year
data['Month'] = data['Date'].dt.month
data['Day'] = data['Date'].dt.day
data = data[['Year', 'Month', 'Day', 'NO2 (ppb)', 'PM2.5 (ug/m3)']]
data = data.dropna()

# 划分训练集和测试集
train = data[data['Year'] < 2020]
test = data[data['Year'] == 2020]

# 特征和标签
X_train = train[['Year', 'Month', 'Day']]
y_train = train[['NO2 (ppb)', 'PM2.5 (ug/m3)']]
X_test = test[['Year', 'Month', 'Day']]
y_test = test[['NO2 (ppb)', 'PM2.5 (ug/m3)']]

# 模型训练
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
print('Mean squared error: %.2f'
      % mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('Coefficient of determination: %.2f'
      % r2_score(y_test, y_pred))

这个代码使用了线性回归模型进行空气质量预测。具体而言，它读取了一个名为'air_quality.csv'的数据文件，进行了特征工程、划分训练集和测试集、模型训练和预测结果、以及模型评估。

当然，这只是一个简单的示例，具体的空气质量预测代码需要根据实际情况进行定制。