帮我写一串完整的机器学习代码用来探究建成区扩张驱动力
时间: 2023-06-16 07:06:05 浏览: 39
好的,以下是一段简单的机器学习代码,用于探究建成区扩张驱动力:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Load data
data = pd.read_csv('building_expansion.csv')
# Split data into features and target
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# Train a linear regression model
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X, y)
# Predict values for new data points
new_data = np.array([[2000], [2010], [2020]])
predictions = regressor.predict(new_data)
# Plot results
plt.scatter(X, y)
plt.plot(X, regressor.predict(X), color='red')
plt.scatter(new_data, predictions, color='green')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Building expansion')
plt.show()
```
这段代码假设我们有一份名为“building_expansion.csv”的数据集,其中包含了过去几十年建成区扩张的数据。我们使用线性回归来训练一个模型,该模型可以根据给定的年份预测建成区扩张量。最后,我们使用 matplotlib 库将数据可视化,包括原始数据、拟合的回归线和新数据点的预测结果。