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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）

news 来源：原创 2025/5/18 14:24:00

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

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Python3.13安装教程

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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