写出进行刀具磨损寿命预测的python代码

以下是一个简单的基于机器学习的刀具磨损寿命预测Python代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv("tool_life.csv")

# 特征工程
X = data.drop(['Tool_life'], axis=1)
y = data['Tool_life']

# 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
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print("均方误差：", mse)
print("均方根误差：", rmse)

其中，`tool_life.csv` 是包含刀具磨损数据的CSV文件。代码首先读取数据，然后进行特征工程，将特征和标签分离。接着，使用 `train_test_split` 函数将数据集划分为训练集和测试集。然后，使用线性回归模型进行训练，并使用测试集进行预测。最后，使用 `mean_squared_error` 函数计算均方误差和均方根误差来评估模型的性能。