机器学习预测地面沉降：线性回归代码示例

当涉及机器学习预测地面沉降时，可以使用回归模型来训练和预测。以下是一个示例代码，使用线性回归模型预测地面沉降。请注意，此示例代码仅为参考，实际问题中可能需要根据数据的特点进行适当的调整和改进。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据存储在data.csv文件中

# 分离特征和目标变量
X = data.drop('地面沉降', axis=1)  # 特征变量
y = data['地面沉降']  # 目标变量

# 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)

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print('均方误差（MSE）：', mse)
print('均方根误差（RMSE）：', rmse)

在这个示例代码中，我们假设数据存储在名为'data.csv'的文件中。首先，我们使用pandas库读取数据，并将特征变量和目标变量分离开来。然后，我们使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。接下来，我们创建一个线性回归模型，并使用训练集进行拟合。最后，我们使用测试集进行预测，并计算模型的均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）来评估模型的性能。

请注意，这只是一个基本的示例代码，实际问题中可能需要进行更多的数据预处理、特征工程和模型调优等步骤，以获得更好的预测性能。