气温预测模型python
时间: 2023-11-08 15:03:53 浏览: 41
气温预测模型可以使用回归分析或随机森林等机器学习模型来实现。在Python中,可以使用pandas库读取和处理数据,使用scikit-learn库中的回归分析或随机森林进行模型训练和预测。
以下是一个使用随机森林回归模型进行气温预测的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取温度数据
data = pd.read_csv('temperature_data.csv')
# 分离特征和标签
X = data[['day_of_year', 'year']]
y = data['temperature']
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 训练模型
reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100).fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)
# 评估模型
print('R-squared:', reg.score(X_test, y_test))
```
这段代码首先使用pandas库读取温度数据,并将特征和标签分离。然后使用train_test_split函数将数据集分割为训练集和测试集。接下来使用RandomForestRegressor模型进行训练,并使用predict函数对测试集进行预测。最后使用score函数计算模型的R-squared值作为评估指标。