用python线性回归写一段汽车尾气预测代码

以下是用Python编写的汽车尾气预测代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('car_emissions.csv')

# 处理数据
X = np.array(data['engine_size']).reshape(-1, 1)
y = np.array(data['co2_emissions']).reshape(-1, 1)

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测结果
engine_size = 3.5
predicted_emissions = model.predict([[engine_size]])[0][0]

# 输出结果
print('预测的CO2排放量为：{}克/公里'.format(round(predicted_emissions,2)))

代码中使用了pandas和numpy库来处理数据，使用了sklearn库中的LinearRegression模型进行线性回归训练，最终输出预测结果。其中，数据文件car_emissions.csv包含了汽车引擎大小（engine_size）和CO2排放量（co2_emissions）两列数据。代码中使用了引擎大小来预测CO2排放量