机器学习应用于工业蒸汽预测的数据分析完整代码与数据分享

最新推荐文章于 2025-07-08 16:42:56 发布

loop_syntax648

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文章标签：机器学习数据分析 python 机器学习-深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/loop_syntax648/article/details/132947638

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本文分享了如何使用机器学习预测工业蒸汽需求的完整代码，包括数据预处理、特征工程和线性回归模型构建。通过示例数据集展示了如何处理时间戳并进行预测，为理解和应用机器学习在蒸汽预测中的作用提供了参考。

在工业生产中，蒸汽的产生和使用是一个重要的过程。准确预测蒸汽的需求量对于优化生产计划和资源分配至关重要。机器学习技术提供了一种有效的方法来预测工业蒸汽的需求量。本文将分享一份完整的数据分析代码，用于预测工业蒸汽的需求量，并提供相应的数据。

首先，我们需要准备用于训练和测试的数据集。这里我们使用一个虚拟的数据集作为示例。数据集包含两列：时间戳和对应的蒸汽需求量。以下是示例数据集的一部分：

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {
   
   '时间戳': ['2021-01-01 00:00:00', '2021-01-01 01:00:00',

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