使用回归方法实现天气预测的代码
时间: 2024-03-20 17:39:49 浏览: 21
下面是一个使用多元线性回归方法实现天气预测的 Python 代码示例。假设我们有一个包含气温、湿度和风速三个特征的天气数据集,需要预测降雨量。
```python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 读入数据集
data = pd.read_csv('weather.csv')
# 特征选择
X = data[['temperature', 'humidity', 'wind']]
y = data['rain']
# 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)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = mse ** 0.5
mae = abs(y_test - y_pred).mean()
print('MSE:', mse)
print('RMSE:', rmse)
print('MAE:', mae)
```
需要注意的是,这段代码仅仅是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。同时,天气预测受到很多因素的影响,因此预测准确率可能会受到一定的限制。