零起点Python机器学习快速入门指南

零起点学习Python机器学习，可以按照以下步骤进行：
### 基础知识准备
1. "Python基础"： - 变量、数据类型、运算符 - 控制流（if、for、while） - 函数、模块、类和对象 - 文件操作
2. "数学基础"： - 线性代数（矩阵、向量） - 概率论与数理统计 - 微积分
### 学习资源
1. "在线课程"： - Coursera、edX、Udacity等平台上的Python和机器学习课程 - 国内平台如网易云课堂、慕课网等
2. "书籍"： - 《Python机器学习基础教程》 - 《利用Python进行数据分析》 - 《机器学习实战》
### 实践项目
1. "数据分析"： - 使用Pandas进行数据处理 - 使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化
2. "机器学习"： - 使用Scikit-learn库进行机器学习算法实践 - 熟悉常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等
### 学习步骤
1. "安装Python环境"： - 下载并安装Python - 安装Anaconda或Miniconda等Python发行版，

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联合循环电厂（Combined Cycle Power Plant，CCPP）数据集是一个在电力系统领域研究和机器学习应用中较为常用的数据集。以下是对它的详细介绍：

• 数据集来源：通常来自实际的联合循环电厂的运行监测数据，这些电厂通过将燃气轮机和蒸汽轮机结合起来，以提高能源利用效率和发电能力。
• 数据内容：一般包含多个特征变量，例如环境温度、环境压力、相对湿度、排气真空度等与电厂运行环境相关的参数。还包括与电厂设备运行状态相关的变量，如燃气轮机的功率、蒸汽轮机的功率、联合循环的总功率输出等。
• 数据规模：数据集的规模可以根据具体的采集时间和范围有所不同，常见的数据集可能包含数千条甚至更多的记录，每条记录对应电厂在某一时刻的运行状态数据。
• 数据用途：用于预测联合循环电厂的功率输出，通过建立机器学习或深度学习模型，以环境和设备运行参数作为输入，预测电厂的总功率或各个组件的功率，帮助电厂进行生产计划和调度。用于设备故障诊断和健康监测，通过分析数据中的异常模式和趋势，提前发现设备可能出现的故障，以便进行预防性维护，减少停机时间和维修成本。用于优化电厂的运行参数，通过数据分析找到最优的运行条件，以提高电厂的能源效率和经济效益。
• 数据特点：具有时间序列特性，数据是按时间顺序采集的，因此可以考虑时间序列分析方法来挖掘数据中的动态信息。数据之间存在复杂的非线性关系，例如环境参数与功率输出之间的关系并非简单的线性关系，这需要使用能够处理非线性的建模方法，如神经网络、支持向量机等。

在使用 CCPP 数据集时，通常需要进行数据清洗、特征工程等预处理步骤，以提高数据质量和模型的性能。同时，由于数据可能存在噪声和缺失值，需要采用适当的方法进行处理，如使用均值填充、基于模型的插值等方法填补缺失值，使用滤波、平滑等方法去除噪声。

码主要实现了对联合循环电厂（CCPP）数据集的读取、展示和切割保存功能。具体步骤如下：

1. 数据读取：从指定路径'dat/ccpp.csv'读取 CCPP 数据集文件，存储在df中。
2. 数据展示：打印数据集df的最后几行，用于初步查看数据集的内容。
3. 数据集切割：调用自定义函数ai_data_cut，传入数据集df、指定的特征列名列表、目标变量列名'PE'、文件路径前缀'tmp/ccpp_'和打印标志True。在函数内部，将数据集划分为训练集和测试集，并将训练集和测试集的特征数据、目标变量数据分别保存为 CSV 文件，同时打印出各文件的名称。如果打印标志为True，还会打印出训练集和测试集的特征数据、目标变量数据的最后几行。

通过以上步骤，完成了对 CCPP 数据集的基本处理和切割保存操作，为后续的机器学习建模等任务做准备。

#coding=utf-8
'''
Created on 2016.12.25
Top Football
Top Quant for football-极宽足彩量化分析系统
简称TFB，培训课件-配套教学python程序
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'''

import os,sys,re
# 导入os模块用于进行操作系统相关的操作，如文件和目录的处理；sys模块用于访问Python解释器的一些变量和函数；re模块用于正则表达式操作，常用于字符串的匹配、替换等。
import arrow,bs4
# 导入arrow模块用于方便地处理日期和时间相关的任务；bs4是BeautifulSoup库，用于解析HTML和XML文档，以便提取其中的数据。
import pandas as pd
# 导入pandas库，使用别名pd，主要用于数据处理和分析，如数据的读取、清洗、转换、存储等。

import requests
# 导入requests库，用于发送HTTP请求，获取网页内容，是进行网络数据采集的常用工具。
from bs4 import BeautifulSoup 
# 从bs4库中导入BeautifulSoup类，用于对获取到的HTML或XML文档进行解析，以提取所需信息。

#
import sklearn 
# 导入sklearn库，这是一个广泛使用的机器学习库，提供了各种机器学习算法和工具。
from sklearn import datasets, linear_model
# 从sklearn库中导入datasets模块，用于加载一些常见的公开数据集，如鸢尾花数据集等；linear_model模块用于线性模型相关的操作，如线性回归等。

#from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 从sklearn库的model_selection模块中导入train_test_split函数，用于将数据集划分为训练集和测试集，以便进行模型的训练和评估。这里注释掉了旧版本的导入方式（sklearn.cross_validation），使用了新版本的导入路径。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 从sklearn库的linear_model模块中导入LinearRegression类，用于实现线性回归算法。
from sklearn import metrics
# 从sklearn库中导入metrics模块，用于评估模型的性能，如计算准确率、均方误差等指标。
from sklearn.model_selection import cross_val_predict
# 从sklearn库的model_selection模块中导入cross_val_predict函数，用于进行交叉验证预测。

#
import zsys
# 导入自定义模块zsys，可能包含一些与系统相关的工具函数或配置信息。
import ztools as zt
# 导入自定义模块ztools并使用别名zt，可能包含一些通用的工具函数，用于辅助代码的执行。
import ztools_str as zstr
# 导入自定义模块ztools_str并使用别名zstr，可能包含一些字符串处理相关的工具函数。
import ztools_web as zweb
# 导入自定义模块ztools_web并使用别名zweb，可能包含一些与网络操作相关的工具函数。
import ztools_data as zdat
# 导入自定义模块ztools_data并使用别名zdat，可能包含一些数据处理相关的工具函数。
import zpd_talib as zta
# 导入自定义模块zpd_talib并使用别名zta，可能包含一些与pandas和talib（技术分析库）相关的工具函数。
#
import tfb_sys as tfsys
# 导入自定义模块tfb_sys并使用别名tfsys，可能包含一些与tfb系统相关的工具函数或配置信息。
import tfb_tools as tft
# 导入自定义模块tfb_tools并使用别名tft，可能包含一些tfb相关的工具函数。
import tfb_strategy as tfsty
# 导入自定义模块tfb_strategy并使用别名tfsty，可能包含一些tfb策略相关的函数。
import tfb_backtest as tfbt
# 导入自定义模块tfb_backtest并使用别名tfbt，可能包含一些tfb回测相关的函数。

#
#-----------------------
def ai_data_cut(df,xlst,ysgn,ftg0,fgPr=False):
    # 定义函数ai_data_cut，用于切割数据集并保存切割后的结果
    # 参数df：要切割的数据集，是一个pandas的DataFrame对象
    # 参数xlst：特征列名的列表，用于指定要提取的特征列
    # 参数ysgn：目标变量的列名
    # 参数ftg0：文件路径前缀，用于生成保存切割后数据的文件名
    # 参数fgPr：是否打印切割后数据的标志，默认为False
    x,y= df,df      
    # 从数据集中提取特征数据和目标变量数据
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1)
    # 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，random_state=1用于固定随机种子，保证每次划分结果一致

    #
    fss=ftg0+'xtrain.csv';x_train.to_csv(fss,index=False);print(fss)
    # 将训练集的特征数据保存为CSV文件，不保存索引列，并打印文件名
    fss=ftg0+'xtest.csv';x_test.to_csv(fss,index=False);print(fss)
    # 将测试集的特征数据保存为CSV文件，不保存索引列，并打印文件名
    fss=ftg0+'ytrain.csv';y_train.to_csv(fss,index=False,header=True);print(fss)
    # 将训练集的目标变量数据保存为CSV文件，不保存索引列，保存列名，并打印文件名
    fss=ftg0+'ytest.csv';y_test.to_csv(fss,index=False,header=True);print(fss)
    # 将测试集的目标变量数据保存为CSV文件，不保存索引列，保存列名，并打印文件名

    #
    if fgPr:
        # 如果fgPr为True
        print('
x_train');print(x_train.tail())
        # 打印训练集特征数据的最后几行
        print('
x_test');print(x_test.tail())
        # 打印测试集特征数据的最后几行
        print('
y_train');print(y_train.tail())
        # 打印训练集目标变量数据的最后几行
        print('
y_test');print(y_test.tail())        
        # 打印测试集目标变量数据的最后几行

#-----------------------

#1 
fss='dat/ccpp.csv'
# 定义要读取的数据集文件路径
df=pd.read_csv(fss,index_col=False)
# 从指定路径读取数据集文件，不将第一列作为索引列，将数据存储在df中

#2
print('
2# df')       
# 打印提示信息
print(df.tail())
# 打印数据集df的最后几行

#3
xlst,ysgn=,'PE'
# 定义特征列名列表和目标变量列名
ftg0='tmp/ccpp_'
# 定义文件路径前缀
ai_data_cut(df,xlst,ysgn,ftg0,True)
# 调用ai_data_cut函数，传入数据集df、特征列名列表、目标变量列名、文件路径前缀和打印标志True，进行数据集切割和保存操作

#-----------------------    
print('
ok!')
# 打印完成信息，表示整个流程执行完毕

runfile('D:/zwPython/zwrk/4_零起点Python机器学习快速入门/zai402_ccpp02.py', wdir='D:/zwPython/zwrk/4_零起点Python机器学习快速入门')
Reloaded modules: zsys, cpuinfo, ztools, ztools_str, ztools_web, ztools_data, zpd_talib, tfb_sys, tfb_tools, tfb_strategy, ztop_ai, tfb_backtest

2# df
         AT      V       AP     RH      PE
9563  15.12  48.92  1011.80  72.93  462.59
9564  33.41  77.95  1010.30  59.72  432.90
9565  15.99  43.34  1014.20  78.66  465.96
9566  17.65  59.87  1018.58  94.65  450.93
9567  23.68  51.30  1011.86  71.24  451.67
tmp/ccpp_xtrain.csv
tmp/ccpp_xtest.csv
tmp/ccpp_ytrain.csv
tmp/ccpp_ytest.csv

x_train
         AT      V       AP     RH
2895  29.39  71.14  1010.97  53.88
7813  25.65  78.92  1010.83  86.56
905   10.22  39.64  1010.72  63.05
5192  20.32  44.60  1015.16  36.35
235   17.37  41.23   998.79  68.44

x_test
         AT      V       AP     RH
3854  26.34  69.45  1013.87  54.15
4785  25.06  64.63  1020.66  54.93
6406   8.34  40.96  1023.28  89.45
175   26.69  70.36  1006.82  68.29
7687  17.46  53.29  1018.07  91.01

y_train
2895    430.50
7813    434.78
905     477.22
5192    460.21
235     461.08
Name: PE, dtype: float64

y_test
3854    438.50
4785    446.57
6406    483.92
175     435.04
7687    458.06
Name: PE, dtype: float64

ok!