机器学习sklearn 新冠感染人数预测案例

好的，这里给你一个简单的使用sklearn库进行新冠感染人数预测的案例。

首先，我们需要导入相关的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

接下来，我们可以读取一些新冠感染人数的数据，例如从Kaggle上下载的COVID-19数据集：

data = pd.read_csv("covid_data.csv")

然后，我们需要对数据进行预处理，例如去除缺失值和不必要的列：

data = data.dropna()
data = data.drop(columns=["Country/Region", "Province/State", "Lat", "Long"])

将数据划分为训练集和测试集：

X = data.drop(columns=["Confirmed"])
y = data["Confirmed"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

使用随机森林回归模型进行训练：

rf = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)

预测测试集数据：

y_pred = rf.predict(X_test)

计算均方根误差：

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print("RMSE:", rmse)

以上就是一个简单的使用sklearn库进行新冠感染人数预测的案例。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际的预测模型需要更多的数据和特征工程处理来提高预测精度。