地区能耗预测python代码

好的，以下是一个基于机器学习的地区能耗预测的 Python 代码示例，供您参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取历史能耗数据
data = pd.read_csv('energy.csv')

# 特征选择，比如选择最近一年的能耗数据和天气情况作为特征
X = data[['recent_energy', 'temperature']]
y = data['energy']

# 将数据随机分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出预测结果
print(y_pred)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差：', mse)

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的地区能耗预测需要考虑更多的因素，同时也需要进行更多的数据清洗、特征工程等步骤。另外，需要根据具体情况选择合适的机器学习模型，并对模型进行参数调优等工作。