写一个python代码，关于机器学习，实验的目标是：使用数据集fluxnet2015提供的位于美国中西部的一个草地生态系统的数据集，其中潜热通量为目标变量，其他11个变量为自变量，然后通过建立模型来预测潜热通量

好的，我可以帮你写这段代码。首先，你需要下载数据集fluxnet2015，然后使用pandas库来读取数据集。接下来，使用sklearn库来建立机器学习模型，使用训练数据来训练模型，然后使用测试数据来测试模型的效果。最后，使用模型来预测潜热通量。

下面是代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据集
df = pd.read_csv('fluxnet2015.csv')

# 确定自变量和目标变量
X = df[['SW_IN_F', 'LW_IN_F', 'VPD_F', 'P_F', 'WS_F', 'TA_F', 'RH', 'G_F', 'NEE_VUT_REF', 'FC_F', 'H_F']]
y = df['LE_F']

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
score = model.score(X_test, y_test)
print('模型得分：', score)

# 预测潜热通量
predictions = model.predict(X_test)
print('预测值：', predictions)

这是一个简单的线性回归模型，你也可以使用其他机器学习算法来建立模型，比如决策树、随机森林等等。