【源码】基于Python语言的IoT数据模拟与预测项目

项目简介

本项目是基于Python语言开发，致力于通过模拟传感器数据并运用机器学习算法进行预测。项目流程包含数据生成、预处理、模型训练与预测以及结果可视化等环节。

项目的主要特性和功能

1. 数据生成：借助Python脚本生成含时间戳和随机值的模拟传感器数据，并保存为CSV文件。
2. 数据预处理：对CSV数据进行清洗、转换和特征工程操作，为模型训练做准备。
3. 模型训练与预测：采用线性回归、多项式回归和随机森林回归等模型训练并进行预测。
4. 结果可视化：使用matplotlib库绘制实际数据与预测结果对比图，直观呈现预测效果。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境及numpy、pandas、matplotlib和sklearn等必要库。
2. 运行代码：依据提供的代码文件，依次运行各脚本执行数据生成、预处理、模型训练和预测操作。
3. 结果查看：通过代码中matplotlib库生成的图表查看预测结果与实际数据的对比。

下载地址

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