编写python代码，根据给定的天气数据，使用随机森林和决策树预测某一天的最高气温 year,moth,day,week分别表示的具体的时间 temp_2：前天的最高温度值 temp_1：昨天的最高温度值 average：在历史中，每年这一天的平均最高温度值 actual：标签值，当天的真实最高温度 其中，原始数据中在week列中并不是一些数值特征，而是表示周几的字符串，需要进行数据预处理，使用编码方式：One-Hot Encoding，one-hot 编码类似于虚拟变量，是一种将分类变量转换为几个二进制列的方法。其中 1 代表某个输入属于该类别。

好的，我可以帮你编写这段代码。假设我们有一个名为"weather.csv"的数据集，其中包含了日期、最高气温、最低气温、风速等信息。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 读取数据
data = pd.read_csv("weather.csv")

# 数据预处理：将week列进行One-Hot编码
encoder = OneHotEncoder(sparse=False)
week_encoded = encoder.fit_transform(data[['week']])
week_encoded = pd.DataFrame(week_encoded, columns=['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday'])
data = pd.concat([data, week_encoded], axis=1)

# 特征选择
features = ['year', 'month', 'day', 'temp_2', 'temp_1', 'average', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']
X = data[features]
y = data['actual']

# 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)

# 决策树模型
dt_model = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
dt_model.fit(X_train, y_train)
dt_score = dt_model.score(X_test, y_test)

# 随机森林模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
rf_score = rf_model.score(X_test, y_test)

# 预测某一天的最高气温
prediction = rf_model.predict([[2022, 9, 14, 23, 25, 28, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0]])
print("预测的最高气温为：", prediction)

这段代码中，我们首先导入了需要的库和数据集，然后使用One-Hot编码将week列进行了处理，将其转换为了七个二进制列。接着选择了多个特征作为输入X，真实的最高气温作为输出y。使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，然后分别使用决策树和随机森林进行训练和测试，并计算了模型的得分。最后，使用随机森林模型预测了某一天的最高气温。

需要注意的是，这里预测时输入的特征必须与训练时使用的特征保持一致，否则会导致预测结果不准确。实际应用中还需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型调参等步骤。