机器学习 用python编写工业蒸汽量预测代码
时间: 2023-10-04 17:12:20 浏览: 78
好的,下面给出一个简单的机器学习代码示例,使用Python编写,来进行工业蒸汽量的预测。
首先,我们需要加载数据集,这里假设数据集是一个csv文件,包含两列数据:日期和蒸汽量。我们可以使用pandas库来读取csv文件,并将日期列设置为索引:
```python
import pandas as pd
# 加载数据集
df = pd.read_csv('steam.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
```
接下来,我们需要对数据进行预处理,包括缺失值处理、异常值处理、特征工程等。在这里,我们假设数据已经处理完毕,可以直接进行特征选择和模型训练。我们使用scikit-learn库来进行机器学习建模:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 特征选择
X = df.drop('steam', axis=1)
y = df['steam']
# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立线性回归模型
lr = LinearRegression()
# 模型训练
lr.fit(X_train, y_train)
# 模型预测
y_pred = lr.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('MSE:', mse)
```
最后,我们可以使用训练好的模型进行预测。在这里,我们假设需要预测明天的蒸汽量,我们可以使用模型的predict()方法来进行预测:
```python
import datetime
# 预测未来一天的蒸汽量
tomorrow = datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(days=1)
X_new = pd.DataFrame({'date': [tomorrow]})
X_new.set_index('date', inplace=True)
y_new = lr.predict(X_new)
print('预测结果:', y_new)
```
当然,这只是一个简单的示例代码,实际情况可能更加复杂,需要根据具体需求进行更加精细的处理。