无人驾驶车辆模型预测第六章代码

由于缺乏题目的具体细节，无法提供完整的第六章代码。以下是一个可能的参考代码，用于展示如何使用机器学习模型进行预测。

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征和标签
X = data.drop('speed', axis=1)
y = data['speed']

# 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)

# 特征标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 训练模型
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('均方误差：', mse)

这是一个基本的机器学习模型训练和预测过程。在实际场景中，需要针对具体问题进行数据预处理、特征工程等操作，以提高模型的性能和精度。