python多元线性回归预测光伏发电代码

以下是一个简单的Python多元线性回归预测光伏发电的代码示例：

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

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

# 划分自变量和因变量
X = data[['Temperature', 'WindSpeed', 'Humidity']]
y = data['Power']

# 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=0)

# 线性回归模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

注意，这个示例假设你已经有了一个名为`solar_data.csv`的数据文件，其中包含了温度、风速、湿度和光伏发电功率的数据。你需要根据实际情况修改代码中的文件名和自变量和因变量的列名。