天气预报回归算法代码实现
时间: 2023-10-03 14:03:12 浏览: 43
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:
```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
# 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。
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