预测pm2.5浓度模型并显示精度代码
时间: 2023-09-08 11:02:49 浏览: 72
要预测PM2.5浓度并显示精度,可以使用机器学习模型和Python编程语言。以下是一个简单的代码示例:
``` python
# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载含有pm2.5浓度数据的csv文件
data = pd.read_csv('pm2.5.csv')
# 准备特征和目标变量
X = data.iloc[:, 1:6] # 假设有5个特征变量
y = data.iloc[:, -1] # 最后一列为pm2.5浓度
# 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)
# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算模型的均方误差(Mean Squared Error)来评估模型精度
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
# 输出模型精度
accuracy = 1 - mse/variance
print('模型精度:', accuracy)
```
请注意,这只是一个示例代码,更复杂的模型可能需要更复杂的代码和额外的数据预处理步骤。此外,这里的代码中使用的是线性回归模型,其他更复杂的模型如随机森林、支持向量机等也可以用于pm2.5浓度的预测。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)