写一份机器学习机场出租车接客预测相关代码

好的，以下是一个简单的机器学习机场出租车接客预测代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

# 加载数据
data = pd.read_csv('taxi_data.csv')

# 创建特征和标签
X = data.drop(columns=['pickups'])
y = data['pickups']

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 对测试集进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 计算MAE
mae = mean_absolute_error(predictions, y_test)
print('MAE:', mae)

请注意，此代码仅供演示目的。在实际应用中，您需要更复杂和更精确的模型来进行机场出租车接客预测。