土壤密实度回归分析实验,包括文本数据的导入,数据的清洗和预处理,回归分析及结果预测代码
时间: 2024-02-12 22:08:51 浏览: 19
好的,以下是一个简单的Python代码示例,用于执行土壤密实度回归分析实验,包括文本数据的导入,数据的清洗和预处理,回归分析及结果预测。
```python
# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读取文本数据
data = pd.read_csv('soil_data.csv')
# 数据清洗和预处理
data = data.dropna() # 删除缺失值
data = data.drop_duplicates() # 删除重复值
# 划分自变量和因变量
X = data.drop('soil_density', axis=1)
y = data['soil_density']
# 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)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
请注意,这只是一个基本示例,实际上,你需要根据数据集的特点和研究问题的要求进行相应的调整和修改。