用python写机器学习线性回归天气预测

好的，使用Python进行线性回归做天气预测的一个基本步骤通常是这样的：

首先，你需要安装必要的库，如`pandas`用于数据处理，`numpy`用于数值运算，以及`sklearn`用于机器学习模型。可以使用以下命令安装：

pip install pandas numpy scikit-learn

然后，假设你有一个CSV文件包含了历史的天气数据（包括温度、湿度、风速等因素），你可以这样读取并预处理数据：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('weather_data.csv')

# 数据清洗和特征工程（这里简化，实际操作需根据数据）
X = data[['humidity', 'wind_speed']]  # 特征
y = data['temperature']  # 目标变量

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，你可以创建并训练线性回归模型：

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

最后，你可以用模型对新的天气条件进行预测：

new_weather = [[60, 5]]  # 新的湿度和风速值
predicted_temperature = model.predict(new_weather)
print(predicted_temperature)

这只是一个基础示例，实际应用中可能还需要考虑特征缩放、异常值处理、模型评估等问题。