基于传统机器学习算法估算FR-Pue站点的潜热通量 研究问题:回归分析 预测变量/目标变量:潜热通量L_F_MDS 自变量:时间戳(TIM STAMP_ ND)、气温(TA_F)、太阳辐射 (SW_IN_F)、大气水汽压差(VPD_F)、降水(P_F)、风速 (WS_F)、摩擦风速(USTAR)、相对湿度(RH)、地表净辐射 (NTRAD)、生态系统呼吸(R CO_NT_VUT_R F)、生态系统碳交 换(N_VUT_RF)、生态系统光合作用量(PP_NT_VUT_R F)
时间: 2023-09-04 12:15:41 浏览: 47
好的,以下是一个简单的基于传统机器学习算法估算FR-Pue站点的潜热通量的Python代码,使用的是线性回归模型:
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
# 读入数据集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 提取自变量和目标变量
X = data[['TIMESTAMP_ND', 'TA_F', 'SW_IN_F', 'VPD_F', 'P_F', 'WS_F', 'USTAR', 'RH', 'NTRAD', 'R_CO_NT_VUT_R_F', 'N_VUT_RF', 'PP_NT_VUT_R_F']]
y = data['L_F_MDS']
# 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=1)
# 建立线性回归模型
lr_model = LinearRegression()
# 训练模型
lr_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = lr_model.predict(X_test)
# 计算模型评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = mse ** 0.5
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
print("RMSE:", rmse)
print("R2 Score:", r2)
```
其中,`data.csv`是包含所有自变量和目标变量的数据集文件名,`X`和`y`分别是自变量和目标变量的数据集,`train_test_split`是将数据集分为训练集和测试集,`LinearRegression`是线性回归模型,`fit`是训练模型,`predict`是进行预测,`mean_squared_error`和`r2_score`是模型评价指标。