使用回归方法实现自带的天气数据库预测的代码

以下是一个使用多元线性回归方法对自带的天气数据库进行降雨量预测的 Python 代码示例：

import sqlite3
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 连接数据库
conn = sqlite3.connect('weather.db')

# 读取数据
data = pd.read_sql_query("SELECT temperature, humidity, wind, rain FROM weather_data", conn)

# 特征选择
X = data[['temperature', 'humidity', 'wind']]
y = data['rain']

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X)

# 计算评价指标
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
rmse = mse ** 0.5
mae = abs(y - y_pred).mean()

print('MSE:', mse)
print('RMSE:', rmse)
print('MAE:', mae)

需要注意的是，这段代码假设我们已经创建了一个名为 `weather.db` 的 SQLite 数据库，并将天气数据存储在 `weather_data` 表中。如果你的数据库结构和表名不同，需要根据实际情况进行修改。同时，天气预测受到很多因素的影响，因此预测准确率可能会受到一定的限制。