能耗预测 python代码

能耗预测零售和能源领域具有重要意义，因此python已经成为预测能源消耗最常用语言之一。下面是一个简单的能耗预测的python代码:

# 导入必要的工具包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv(r"path/to/data.csv")

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 准备数据集
X = data.drop('energy', axis=1).values
y = data['energy'].values

# 将数据集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=0)

# 线性回归模型的训练
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 模型的预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 计算模型的误差指标
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("Root Mean Squared Error: {}".format(rmse))

# 可视化预测结果
plt.scatter(y_test, y_pred, alpha=0.5)
plt.xlabel('实际能耗')
plt.ylabel('预测能耗')
plt.show()

该代码通过导入必要的工具包并读取数据，对数据进行了清洗和准备，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，使用线性回归模型进行训练和预测，并计算模型的误差指标（在本例中是均方根误差）。最后，将预测结果进行可视化，以便于数据分析人员进行进一步的研究和分析。