Python使用机器学习模型实现温度预测详解

使用 Python 可以使用机器学习模型进行温度预测。常用的模型有回归分析、随机森林等。使用前需要准备足够的历史数据并进行特征工程，构建模型并进行训练，最后使用预测结果。

温度预测 回归分析

以下代码使用线性回归算法对温度数据进行预测：

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

# 读入温度数据
data = pd.read_csv('temperature_data.csv')

# 分离特征和标签
X = data[['day_of_year', 'year']]
y = data['temperature']

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)

# 评估模型
score = reg.score(X_test, y_test)
print('R2 score: ', score)

导入必要的库：

• import pandas as pd：用于读取 CSV 文件并处理数据。
• import numpy as np：用于进行数值运算。
• from sklearn.linear_model import LinearRegression：从 scikit-learn 库导入线性回归模型。
• from sklearn.model_selection import train_test_split：从 scikit-learn 库导入数据分割函数。

读取温度数据：

data = pd.read_csv('temperature_data.csv')：使用 pandas 读取 CSV 文件并保存到 data 变量中。

分离特征和标签：

• X = data[['day_of_year', 'year']]：将温度数据中的 day_of_year 和 year 列作为特征，存储到 X 变量中。
• y = data['temperature']：将温度数据中的 temperature 列作为标签，存储到 y 变量中。

分割数据集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)：使用 train_test_split() 函数将数据分为训练集和测试集，其中测试集大小为 20%。

训练模型：

reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)：使用训练集数据训练线性回归模型，并保存到 reg 变量中。

预测结果：

y_pred = reg.predict(X_test)：使用测试集数据预测结果，并保存到 y_pred 变量中。

评估：

print('R-squared:', reg.score(X_test, y_test))：使用 R-squared 值评估模型的预测精度，其值越接近 1，表示模型预测精度越高。

temperature_data.csv 文件是一个温度数据的 CSV 文件，可能包含以下字段：

day_of_year,year,temperature
1,2021,20.5
2,2021,21.6
3,2021,22.7
365,2021,19.4
1,2022,18.5
2,2022,19.6

day_of_year 列表示一年中的第几天，year 列表示该天的年份，temperature 列表示该天的温度。

运行代码得到下述截图。

温度预测 随机森林 Python 写法

以下是随机森林回归的 Python 代码：

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

# 读取温度数据
data = pd.read_csv('temperature_data.csv')

# 分离特征和标签
X = data[['day_of_year', 'year']]
y = data['temperature']

# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 训练模型
reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100).fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)

# 评估模型
print('R-squared:', reg.score(X_test, y_test))

代码说明如下：

• import pandas as pd ：导入 pandas 库。
• from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor ：导入随机森林回归算法。
• from sklearn.model_selection import train_test_split ：导入数据集分割工具。
• data = pd.read_csv('temperature_data.csv') ：读取温度数据。
• X = data[['day_of_year', 'year']] ：提取特征数据（特征：一年中的第几天和年份）。
• y = data['temperature'] ：提取标签数据（标签：温度）。
• X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) ：将数据集分为训练集和测试集，其中测试集的数据占 20%。
• reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100).fit(X_train, y_train) ：使用随机森林回归算法训练模型。
• y_pred = reg.predict(X_test) ：使用训练好的模型对测试集数据进行预测。
• print('R-squared:', reg.score(X_test, y_test))：使用 R-squared 值评估模型的预测精度，其值越接近 1，表示模型预测精度越高。

代码运行结果：

到此这篇关于Python使用机器学习模型实现温度预测详解的文章就介绍到这了,更多相关Python温度预测内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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