用svc对污水处理厂能耗进行评价的代码

在使用支持向量机（SVM, Support Vector Machine）作为服务（Svc）来进行污水处理厂能耗评价时，通常需要一些特定步骤的Python代码。这里是一个简化版的示例，假设我们已经有了预处理过的数据集（例如特征工程后的能耗和性能指标）：

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

# 加载数据
data = pd.read_csv('wastewater_energy_data.csv')  # 假设数据文件名
X = data.drop('energy_consumption', axis=1)  # 特征列
y = data['energy_consumption']  # 目标变量 - 能耗

# 数据分割（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)

# 创建SVC模型
model_svc = svm.SVR(kernel='linear')  # 可能选择线性核或其他适合的核函数

# 训练模型
model_svc.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model_svc.predict(X_test)

# 评估性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error (MSE): {mse}")

# 如果需要保存模型以便后续使用
with open('svm_model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(model_svc, file)

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