python - 如何从数据框开发简单的预测模型？[蟒蛇/R]

Question

我试图弄清楚如何从数据框中开发一个简单的预测模型，所以我可以根据 2 个输入预测未来的值。我将在下面进一步解释。

我有以下数据框：

ID   Area    0    30   60    90   120   150   180   210   240   270    300   330    
-----------------------------------------------------------------------------------
1      22    35   35   32    32    31    29    25    20    14     6      0     0      
2      29    36   35   35    32    30    27    23    19    15     9      3     0   
3      35    37   36   36    35    33    31    28    24    20    15      7     0 

就上下文而言，该数据框显示了在城市热岛缓解的背景下城市绿色空间的冷却效果。对于每个 ID（每个绿地），我记录了绿地的面积，然后以远离绿地 30 米的距离为每个绿地的“冷却强度”值，从“0”开始" 0 米处的列，这是该绿地多边形边界内绿地本身的冷却强度。

我正在尝试利用 python 或 R，以便我可以获取此数据帧并生成预测模型，无论是线性、对数、多项式等，以便我可以仅基于 2 个输入预测每个距离处的冷却距离，面积和每个绿地的冷却强度（“0”列）。预测模型方程需要代表数据框中包含的所有绿色空间（在本例中为 3 个）。

这样做的目的是，如果向我提供其他绿色空间的数据框，并且只提供每个绿色空间的面积及其冷却强度，我就可以预测/预测每 30 米距离处的冷却强度远离绿地。模型方程的目的是填写以下数据框：

ID   Area     0    30    60    90   120   150   180   210   240   270    300   330    
-----------------------------------------------------------------------------------
 4     25    31     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?      ?     ?
 5     27    32     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?      ?     ?
 6     21    30     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?     ?      ?     ?

这可以在 python 或 R 中完成吗？这里的主要挑战是如何解决对 2 个输入、绿色空间的面积及其冷却强度的需求。

标签： pythonmodelregressioncurvepredictive