天气预报回归算法代码实现

天气预报一般使用回归算法进行预测，以下是一个简单的线性回归算法的Python代码实现：

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

# 加载数据
df = pd.read_csv('weather.csv')

# 提取特征和目标变量
X = df[['temperature', 'humidity']]
y = df['pressure']

# 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)

# 测试模型
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

print("MSE:", mse)

在这个示例中，我们使用了一个简单的线性回归模型，使用温度和湿度作为特征变量，预测气压作为目标变量。我们将数据集拆分为训练集和测试集，使用训练集训练模型，然后使用测试集评估模型的性能。输出的MSE值越小，说明模型的性能越好。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的天气预报模型会比这个复杂得多，并且需要使用更多的特征变量。