在jupyter notebook预测婴儿出生率的代码

在Jupyter Notebook中预测婴儿出生率通常涉及到数据分析、数据建模以及使用机器学习算法。下面是一个简单的例子，我们将使用Python的`pandas`, `numpy` 和 `sklearn`库来进行预测。这里假设我们有一个CSV文件包含了历史的婴儿出生数据。

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression  # 使用线性回归模型作为示例
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = pd.read_csv('birth_data.csv')  # 假设文件名为birth_data.csv
X = data[['母体年龄', '教育水平', '家庭收入']]  # 假设这些都是影响因素
y = data['新生婴儿数']  # 预测目标

# 数据预处理，例如填充缺失值、编码分类变量等
X.fillna(X.mean(), inplace=True)  # 填充缺失值

# 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=42)

# 创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"均方误差(MSE): {mse}")

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