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Python 3.13实现数据未来预测功能(详细功能实现及环境搭建)

目录

摘要

1. 导入所需库

2. 加载和查看数据

3. 数据预处理

4. 拆分数据集

5. 模型训练

6. 模型评估

7. 进行预测

结论


摘要

本文将引导您使用Python 3.13实现数据预测功能。我们将使用常用的Python库, 如pandas、numpy和sklearn,来帮助读者快速搭建一个简单的预测模型。

Python3.13安装环境

 💾安装环境👉Python3.13.2安装包下载地址:https://pan.quark.cn/s/6ad05f574acd

Python3.13安装教程

💾安装教程👉Python3.13最新版安装教程

1. 导入所需库

首先,我们导入了所需的Python库,以帮助我们处理数据和训练模型。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

2. 加载和查看数据

接下来,我们加载了data.csv文件。

data = pd.read_csv('data.csv')

我们可以使用以下代码来查看数据集的前几行:

data.head()

这将显示数据集的第一行,以及接下来的五行。这将帮助您检查数据是否正确加载,并了解数据的结构。

3. 数据预处理

在训练模型之前,我们需要对数据进行预处理。

# 筛选特征和目标变量
X = data.drop(columns=['income'])
y = data['income']

4. 拆分数据集

现在,我们将数据集拆分为训练集和测试集,以训练和评估我们的模型。

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

5. 模型训练

使用线性回归模型,我们可以根据训练数据训练模型。

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

6. 模型评估

我们需要评估模型的性能,以便了解其预测能力。

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算均方误差和R^2值
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("均方误差:", mse)
print("R^2值:", r2)

7. 进行预测

现在我们可以在新的数据点上使用训练的模型进行预测。

# 创建一个新的数据点
new_data = {'name': 'Frank', 'age': 35, 'gender': 'M', 'education': 'Bachelor\'s Degree', 'occupation': 'Engineer'}
# 将新数据点添加到数据集
new_row = pd.DataFrame([new_data], columns=data.columns)
data = data.append(new_row)
# 预测新数据点的收入
income_pred = model.predict(new_row)[0]
print("预测 Frank 的收入为:", income_pred)

CSV数据示例

name,age,gender,education,occupation,income
Alice,28,F,Bachelor's Degree,Engineer,10000
Bob,32,M,Master's Degree,Doctor,15000
Cindy,25,F,High School Diploma,Nurse,7500
David,30,M,Associate's Degree,Programmer,12000
Eve,29,F,Bachelor's Degree,Teacher,9000
Frank,35,M,Bachelor's Degree,Engineer,11000
Gwen,28,F,Master's Degree,Data Scientist,12500
Hank,33,M,High School Diploma,Janitor,8000
Irene,30,F,Associate's Degree, Nurse,10500
Jack,27,M,Bachelor's Degree,Teacher,9500

结论

        总之,我们现在可以创建一个Python 3.13的数据预测模型,并在新数据点进行预测。希望这个教程能帮助您更好地了解如何使用Python进行数据预测。如果您有任何问题,请随时联系我。


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