写一个预测文本数据变化的代码,python,机器学习
时间: 2024-03-25 16:41:47 浏览: 25
以下是一个使用机器学习算法预测文本数据变化的 Python 代码示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分割数据为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(columns=['target']), data['target'], test_size=0.3, random_state=42)
# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算平均绝对误差和均方误差
mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Absolute Error: {mae}")
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
```
上述代码使用了 Pandas 加载数据,并使用 `train_test_split` 函数进行数据集的分割。然后使用线性回归算法进行模型训练,并使用预测结果计算平均绝对误差和均方误差。请注意,这只是一个简单的示例,实际的预测任务可能需要更复杂的算法和模型调整。
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