帮我写一下基于传统机器学习算法估算 FR-Pue 站点的潜热通量的实验代码

好的，以下是一个基于Python的机器学习回归模型的实验代码，使用的是决策树回归模型。

首先是数据预处理部分，需要将数据集划分为训练集和测试集，并对数据进行标准化处理：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取数据集
data = pd.read_csv("data.csv")

# 分离输入特征和输出标签
X = data.drop("潜热通量", axis=1)
y = data["潜热通量"]

# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

接下来使用决策树回归模型进行训练和预测：

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# 构建决策树回归模型
model = DecisionTreeRegressor(max_depth=5)

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型评价指标
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)

print("MSE:", mse)
print("R2 score:", r2)

以上是一个简单的机器学习回归模型的代码示例。需要注意的是，实际应用中需要对模型进行调参，并进行更加全面的评估和比较。