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python 預測控制

錢琪琛2年前9瀏覽0評論

Python是一種非常流行的編程語言。它在數據科學和機器學習領域中被廣泛使用。Python不僅僅是一種編程語言,更是一種豐富的生態系統,提供了許多強大的工具和庫,用于處理數據、可視化數據和訓練機器學習模型等等。Python中的預測控制也是其中之一。

預測控制是一種通過預測未來觀察到的值以優化控制行為的方法。使用Python進行預測控制包括利用歷史數據進行模型訓練和預測未來的數據。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 數據加載
data = pd.read_csv("data.csv")
# 數據清洗
data.dropna(inplace=True)
# 劃分數據集
X = data.drop(['y'], axis=1)
y = data['y']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 模型訓練
linreg = LinearRegression()
linreg.fit(X_train, y_train)
# 預測輸出
y_pred = linreg.predict(X_test)
# 可視化結果
plt.scatter(X_test, y_test, color='black')
plt.plot(X_test, y_pred, color='blue', linewidth=3)
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.show()

以上是一個簡單的Python代碼片段,用于演示如何使用線性回歸模型進行預測控制。首先,我們加載數據并對其進行清洗。然后我們將數據分為訓練集和測試集,并使用線性回歸模型對其進行訓練。最后,我們對模型進行預測并可視化結果。

結論:Python中的預測控制是一種非常有用的技術,可以幫助我們優化控制行為并提高預測的準確性。Python擁有豐富的庫和工具,可以幫助我們快速實現預測控制任務。