知识蒸馏python代码实现预测天气模型
时间: 2024-05-23 16:08:12 浏览: 24
知识蒸馏是一种模型压缩技术,它可以通过使用一个大型模型的输出来指导训练一个小型模型。在天气预测领域,可以使用知识蒸馏技术来压缩一个大型的天气预测模型,以便在嵌入式设备等资源受限的环境中使用。
以下是基于Python实现的天气预测模型:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# Load dataset
data = pd.read_csv('weather.csv')
# Split dataset into training and testing sets
train = data.iloc[:-30, :]
test = data.iloc[-30:, :]
# Train model
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
rf.fit(train[['humidity', 'windspeed']], train['temperature'])
# Evaluate model
predictions = rf.predict(test[['humidity', 'windspeed']])
mse = mean_squared_error(predictions, test['temperature'])
print('Mean squared error:', mse)
```
以上代码实现了一个使用随机森林回归器进行天气预测的模型,并计算了测试集上的均方误差。
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