给定训练集train.csv，要求根据前9个小时的空气监测情况预测第10个小时的PM2.5含量 数据集：包含240天的气象观测资料（取每个月前20天的数据做训练集，每月后10天数据用于测试；每天的监测时间点为0时，1时......到23时，共24个时间节点；每天的检测指标包括CO、NO、PM2.5、PM10等气体浓度，是否降雨、刮风等气象信息，共计18项； 利用python写出相应代码

首先，需要导入必要的库，包括numpy、pandas和sklearn。代码如下：

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

接着，读取数据集train.csv，并进行数据预处理，包括删除无关变量、处理缺失值等。代码如下：

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

# 删除无关变量
data.drop(['No', 'year', 'month', 'day', 'hour'], axis=1, inplace=True)

# 处理缺失值
data.replace('NR', 0, inplace=True)
data = data.astype(float)
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 将数据按照每个月的前20天和后10天进行划分
train_data = []
test_data = []

for month in range(12):
    temp = data[data['month'] == month+1]
    for i in range(20):
        train_data.append(temp.iloc[24*i:24*(i+1)])
    for i in range(20, 30):
        test_data.append(temp.iloc[24*i:24*(i+1)])
        
train_data = pd.concat(train_data)
test_data = pd.concat(test_data)

接着，需要将数据集转化为适合模型训练的格式，即将前9个小时的监测数据作为输入特征，第10个小时的PM2.5含量作为输出。代码如下：

# 将数据转化为适合模型训练的格式
def generate_data(data):
    x = []
    y = []
    for i in range(len(data)-9):
        x.append(np.array(data.iloc[i:i+9]).reshape(-1))
        y.append(data.iloc[i+9]['PM2.5'])
    return np.array(x), np.array(y)

train_x, train_y = generate_data(train_data)
test_x, test_y = generate_data(test_data)

接着，可以使用线性回归模型进行训练和预测，并计算模型的评估指标（均方误差和R2分数）。代码如下：

# 训练模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(train_x, train_y)

# 预测
pred_y = lr.predict(test_x)

# 评估指标
mse = mean_squared_error(test_y, pred_y)
r2 = r2_score(test_y, pred_y)

print('均方误差：', mse)
print('R2分数：', r2)

完整代码如下：

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

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

# 删除无关变量
data.drop(['No', 'year', 'month', 'day', 'hour'], axis=1, inplace=True)

# 处理缺失值
data.replace('NR', 0, inplace=True)
data = data.astype(float)
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 将数据按照每个月的前20天和后10天进行划分
train_data = []
test_data = []

for month in range(12):
    temp = data[data['month'] == month+1]
    for i in range(20):
        train_data.append(temp.iloc[24*i:24*(i+1)])
    for i in range(20, 30):
        test_data.append(temp.iloc[24*i:24*(i+1)])
        
train_data = pd.concat(train_data)
test_data = pd.concat(test_data)

# 将数据转化为适合模型训练的格式
def generate_data(data):
    x = []
    y = []
    for i in range(len(data)-9):
        x.append(np.array(data.iloc[i:i+9]).reshape(-1))
        y.append(data.iloc[i+9]['PM2.5'])
    return np.array(x), np.array(y)

train_x, train_y = generate_data(train_data)
test_x, test_y = generate_data(test_data)

# 训练模型
lr = LinearRegression()
lr.fit(train_x, train_y)

# 预测
pred_y = lr.predict(test_x)

# 评估指标
mse = mean_squared_error(test_y, pred_y)
r2 = r2_score(test_y, pred_y)

print('均方误差：', mse)
print('R2分数：', r2)