如果您拥有扎实的统计学背景，并希望深入机器学习 (ML) 领域以对环境可持续性产生影响，那么您来对地方了。在这篇博文中，我们将探讨如何在 Python 中使用 ML 技术预测温室气体排放。我们将创建一个简单的示例数据集，为每个步骤提供代码示例，并解释结果。

目录

• 介绍
• 创建示例数据集
• 数据预处理
• 训练回归模型
• 模型评估
• 结论

一、简介

温室气体 (GHG) 排放是导致气候变化的重要因素，因此预测和控制这些排放至关重要。机器学习可以帮助我们了解各种因素与温室气体排放之间的关系，使我们能够做出更好的预测并制定更有效的缓解策略。

在本文中，我们将使用 Python 和 Scikit-Learn 库根据人口、能源消耗和 GDP 等特征预测温室气体排放。

二、 创建示例数据集

在本教程中，我们将创建一个简单的数据集，其中包含 10 个地区的人口、能源消耗、GDP 和 GHG 排放量的虚构数据。实际上，您通常会使用来自世界银行或其他组织等来源的真实数据。

import pandas as pd

data = {
    'population': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000, 7000, 8000, 9000, 10000],
    'energy_consumption': [800, 1500, 2200, 3000, 3900, 4500, 5200, 6200, 7200, 8000],
    'gdp': [50, 100, 150, 200, 250, 300, 350, 400, 450, 500],
    'ghg_emissions'