Python深度数据挖掘之电力系统负荷预测

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
 
# 假设有一个包含负荷数据和相关特征的DataFrame
data = pd.read_csv('path_to_data.csv')
 
# 分离特征和目标变量
X = data.drop(['actual_load'], axis=1)
y = data['actual_load']
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 创建和训练随机森林回归模型
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
rf_model.fit(X_train, y_train)
 
# 进行预测
y_pred = rf_model.predict(X_test)
 
# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
 
# 保存模型
with open('model.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(rf_model, file)

这段代码展示了如何使用随机森林模型进行电力系统负荷的预测，包括数据读取、特征选择、模型训练、预测和性能评估。最后，模型被保存到一个二进制文件中以便将来使用。