用python代码建交通事故率的线性回归模型
时间: 2023-11-13 21:09:22 浏览: 81
以下是一个建立交通事故率的线性回归模型的Python代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('accidents.csv')
# 筛选特征和标签
X = data[['population_density', 'road_length', 'number_of_vehicles']]
y = data['accident_rate']
# 将数据集拆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)
# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测数据
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出模型评分
print('R-squared score:', model.score(X_test, y_test))
```
需要注意的是,本示例仅包含了数据预处理、模型建立和评估部分,读取数据的方式和数据结构可能需要根据实际情况进行调整。同时,建立线性回归模型时需要注意特征和标签之间的关系,以及是否需要进行数据标准化等处理。
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