写一个python机器学习预测鲍鱼年龄的模型构建与评估

在构建机器学习模型之前，需要准备好数据集。数据集应该包含一些鲍鱼的特征信息（如体长、体重等）和对应的年龄。

一旦数据集准备好了，就可以开始构建机器学习模型了。首先需要导入必要的库，比如 `pandas` 和 `scikit-learn`。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

接下来，使用 `pandas` 读入数据集，并将数据集分为训练集和测试集。

# 读入数据集
df = pd.read_csv("oyster_data.csv")

# 将数据集分为训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2)

接下来，使用训练集构建鲍鱼年龄预测模型。这里使用的是随机森林回归。

# 提取训练集中的特征和目标变量
X_train = train_df.drop("age", axis=1)
y_train = train_df["age"]

# 初始化模型
model = RandomForestRegressor()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

最后，使用测试集来评估模型的性能。这里使用的是平均绝对误差（mean absolute error）。

# 提取测试集中的特征和目标变量
X_test = test_df.drop("age", axis=1)
y_test = test_df["age"]

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