机器学习算法对2016-2020年城市建成区进行预测代码

对于这个问题，由于需要大量的数据和模型训练，整个代码比较复杂，无法在这里一一列举。但是，以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python中的随机森林算法对城市建成区进行预测：

# 导入相关库
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据
data = pd.read_csv('urban_data.csv')

# 特征提取
X = data.drop('is_urban', axis=1)
y = data['is_urban']

# 数据划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 随机森林模型训练
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10)
rfc.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 模型评估
accuracy = rfc.score(X_test, y_test)
print('Accuracy:', accuracy)

其中，数据集保存在`urban_data.csv`文件中，包含了人口、经济、土地利用等数据，以及一个`is_urban`列，表示该栅格是否为城市建成区。代码中使用随机森林算法进行预测，并计算了预测的准确率。实际应用中需要根据具体的数据和问题进行调整和改进。