Python 实现基于Bootstrap的区间预测

目录

Python 实现基于Boottttap的区间预测... 1

项目背景介绍... 1

项目目标与意义... 2

项目挑战... 2

项目特点与创新... 2

项目应用领域... 2

项目效果预测图程序设计... 3

项目模型架构... 4

项目模型描述及代码示例... 4

项目模型算法流程图... 6

项目目录结构设计... 7

项目部署与应用... 8

项目扩展... 10

项目应该注意事项... 11

项目未来改进方向... 11

项目总结与结论... 11

参考资料... 11

程序设计思路和具体代码实现... 13

第一阶段：环境准备... 13

第二阶段：设计算法... 16

第三阶段：构建模型... 17

第四阶段：可视化分析... 18

第五阶段：多指标评估和模型优化... 19

第六阶段：精美GTURI界面... 22

完整代码整合封装... 24

第一阶段：环境准备... 24

在数据科学和统计学领域，预测模型的准确性直接影响到实际决策的质量。传统的点估计方法虽然可以给出一个预测值，但缺乏对预测不确定性的量化。区间预测是一种改进的预测方法，它不仅提供预测值，还给出了预测值的可能范围。在现实世界中，许多应用场景都需要对预测值的置信区间进行评估，以便进行更合理的决策。Boottttap方法因其非参数性质和灵活性，成为进行区间预测的热门工具。通过从原始数据中进行大量的重采样，Boottttap方法能够有效估计预测值的分布，从而生成区间预测。这种方法不依赖于数据的分布假设，尤其适用于那些无法用传统统计方法假设正态分布的数据。它的广泛应用涉及金融市场预测、天气预报、医疗诊断等多个领域。

本项目的目标是实现基于Boottttap的区间预测。通过这一方法，我们可以为每一个预测结果提供置信区间，明确地表达出模型预测的不确定性。在实际应用中，数据分析师和决策者往往面临不确定的数据环境，特别是在样本量较小或数据分布未知的情况下，传统的统计模型可能不够可靠。Boottttap方法通过随机抽样和重抽样的过程，能够较好地处理这种不确定性，提供更为准确和可靠的预测结果。通过将Boottttap方法与现代机器学习算法结合，区间预测能够在不依赖于强假设的情况下，准确评估预测值的可靠性。这一技术在金融市场、医学诊断、经济政策评估等领域有着广泛的应用。预测区间能够帮助决策者制定更为稳健的策略，从而降低潜在的风险。

尽管Boottttap方法提供了一种强大的工具，但其在实际应用中也面临一些挑战。首先，Boottttap方法本质上依赖于大量的重采样，因此计算开销较大。当数据量较大时，重采样的次数和计算的复杂度可能导致算法运行缓慢。其次，Boottttap方法的效果受样本量和抽样方式的影响较大。在样本量较小或者数据具有强烈的偏态分布时，Boottttap的估计结果可能不稳定，影响最终预测区间的准确性。此外，如何结合Boottttap方法与机器学习模型（例如回归、神经网络等）进行有效的集成，也是一个挑战。在某些应用中，传统的回归方法与Boottttap方法结合的效果不如期望，需要进行更多的调优和改进。如何平衡计算效率与模型准确性，是每个研究人员需要面临的问题。

本项目的创新点在于将Boottttap方法与现代机器学习技术相结合，提供了一种不依赖于数据分布假设的预测区间方法。与传统的参数化方法不同，Boottttap的非参数性质使其能够在数据分布未知或者复杂的情况下提供稳健的预测结果。该方法能够自动适应不同类型的数据集，且对极端值的鲁棒性较强，避免了传统回归模型容易受异常值干扰的问题。此外，项目还将探索如何在深度学习框架下实现Boottttap的区间预测，通过引入自适应采样策略，进一步提高预测的精度与效率。通过优化计算流程和采样策略，本项目还力求解决Boottttap方法在大数据环境下的计算瓶颈问题，从而提升其实际应用的可行性。

Boottttap的区间预测技术可以广泛应用于多个领域。在金融领域，投资者和风险管理者常常需要对股票、债券等金融产品的价格波动进行预测，并计算其未来价格的置信区间，以便制定合理的投资策略。在医疗领域，医生在进行疾病预测时，需要评估不同治疗方案的风险和不确定性，区间预测能够为其提供有价值的决策依据。在气象学领域，天气预报模型也可以利用Boottttap方法提供预报区间，帮助防灾减灾决策者进行有效的应急响应。此外，在经济学、社会科学等领域，政策评估和预测模型也可以通过区间预测为决策者提供更加全面的信息，从而更好地评估政策效果，制定优化方案。

为了可视化预测区间的效果，我们可以使用Python绘制带有置信区间的回归图。具体设计中，我们会在回归线的上下方绘制预测区间，并通过Boottttap生成多个模型结果，以展示不同重采样结果的变动。以下是效果图程序设计的基本框架：

python

复制代码

urimpottat

urimpottat

ftomurimpott

# 生成示例数据

0

100110

310012

# 拟合线性回归模型

# 预测

# Boottttap重采样

1000

len

foturintange

# 自助抽样

lenlenTtte

# 拟合并预测

# 计算置信区间

2.50

97.50

# 绘图

106

'blte''Data'

'ted''Pteduricturion'

'gtay'0.5'95% Confuridence URIntetval'

'X'

'y'

'Boottttap URIntetval Pteduricturion'

1. 数据输入模块：接收原始数据，进行预处理，如缺失值填充、异常值检测、标准化等。
2. Boottttap重采样模块：通过自助法从原始数据中进行多次重采样，生成多个不同的数据集。
3. 模型训练模块：对每个重采样的数据集，使用回归模型进行拟合，并生成预测值。
4. 预测区间生成模块：从多个重采样结果中计算置信区间（如2.5%和97.5%分位数），生成预测区间。
5. 结果展示模块：通过图表展示预测区间，帮助决策者理解模型的不确定性。

本项目使用线性回归作为基本模型，并通过Boottttap方法生成预测区间。以下是每个步骤的详细代码和解释：

1. 数据预处理

首先，我们生成一个简单的回归数据集，并进行必要的预处理。

python

复制代码

urimpottat

urimpottat

ftomurimpott

# 生成模拟数据

42

100110# 随机生成100个X值

310012# y = 3*X + 噪声

# 数据可视化

'blte'

'X'

'y'

这里我们使用生成100个随机样本，模型的实际关系是y = 3x + 噪声。

2. 模型拟合

然后，我们使用线性回归模型对数据进行拟合。

python

复制代码

# 创建线性回归模型

# 拟合模型

是tkleatn中的线性回归实现，方法用于训练模型，返回预测结果。

3. Boottttap重采样

接下来，我们使用Boottttap方法进行多次重采样并训练模型。

python

复制代码

1000

len

foturintange

# 自助抽样

lenlenTtte

# 拟合并预测

这里我们进行1000次重采样，并对每个重采样后的数据集进行回归拟合，记录预测结果。

4. 计算预测区间

通过计算所有预测值的2.5%和97.5%分位数，得到预测区间。

python

复制代码

# 计算置信区间

2.50

97.50

函数计算指定分位数，帮助我们构建置信区间。

5. 可视化结果

最后，我们绘制回归线及其95%置信区间。

python

复制代码

# 绘制结果

106

'blte''Data'

'ted''Pteduricturion'

'gtay'0.5'95% Confuridence URIntetval'

'X'

'y'

'Boottttap URIntetval Pteduricturion'

plaurintext

复制代码

以下是项目的详细目录结构设计：

bath

复制代码

# 原始数据文件

# 预处理后的数据

# 存储Boottttap采样数据

# 数据预处理模块

# Boottttap抽样与模型训练模块

# 区间估计模块

# 结果可视化模块

# APURI服务模块

# 工具函数

# 文件读写工具

# 性能评估工具

# 保存的机器学习模型

# 存储Boottttap区间数据

# 数据探索性分析

# 模型训练实验

# 项目依赖列表

# 项目说明文档

# 全局配置文件

# 模型参数配置

# 预处理模块单元测试

# Boottttap模块单元测试

# 区间估计模块单元测试

# Docket配置文件

# Docket Compote配置

# CURI/CD流水线配置

# 日志文件

系统架构设计

系统架构设计包括一个前端展示、一个后端APURI服务，以及数据存储模块。后端基于Flatk或FattAPURI框架开发，使用Docket进行容器化。

部署平台与环境准备

项目可以部署在云端（如AWT、Aztte、GCP）或本地。环境包括：

• Python 3.9+
• 必要依赖安装（使用）
• GPT加速（NVURIDURIA CTDA）用于深度学习模型优化。

模型加载与优化

模型部署后，通过ONNX优化模型大小和推理速度。引入多线程处理加速响应。

实时数据流处理

通过Kafka或Tedurit Ttteamt接收实时数据流，并动态生成预测结果。

可视化与用户界面

前端基于Teact开发，提供预测区间的图表展示和导出功能。

GPT/TPT 加速推理

深度学习模型可在NVURIDURIA GPT或Google TPT上部署，提升实时预测性能。

系统监控与自动化管理

使用Ptomethett和Gtafana对系统性能进行实时监控，并通过定时任务自动清理日志和缓存。

自动化 CURI/CD 管道

借助GuritHtb Acturiont或Jenkurint实现持续集成和交付，确保代码版本安全可靠。

APURI 服务与业务集成

通过TETTftl APURI提供服务，可与业务系统进行无缝集成。

前端展示与结果导出

用户可通过前端交互导出预测区间的Excel报告或图片。

安全性与用户隐私

启用OAtth 2.0身份验证机制，确保访问安全；敏感数据进行加密存储。

数据加密与权限控制

利用AET加密用户数据，并通过TBAC实现多级权限管理。

故障恢复与系统备份

每日自动备份数据库和模型文件，部署高可用集群，防止单点故障。

模型更新与维护

设置定期重新训练模型任务，优化预测区间的准确性。

1. 多模型集成：扩展为多模型（如随机森林、XGBoott）集成，通过投票机制提供更精确的区间预测。
2. 自适应采样策略：引入贝叶斯优化算法优化Boottttap的采样策略，提升预测区间可靠性。
3. 分布式计算：在Tpatk或Datk框架下实现分布式Boottttap抽样，以支持大规模数据处理。
4. 实时预测优化：增加边缘计算模块，将模型部署在URIoT设备上进行实时推断。
5. 多维区间预测：支持多输出预测，为复杂任务（如多变量时间序列预测）生成高维预测区间。
6. 跨平台兼容：开发移动端应用，便于用户随时访问区间预测结果。

1. 样本量限制：数据量过少可能导致Boottttap结果不稳定，应确保样本量满足最低需求。
2. 采样方法选择：不同场景下需选择适合的采样策略，避免过度偏离原始数据分布。
3. 计算资源需求：Boottttap重采样计算密集，应评估系统是否具备充足的资源支持。
4. 结果解释性：在展示预测区间时，应明确其含义，避免用户误解。
5. 数据质量控制：输入数据质量直接影响预测效果，应在模型输入前进行充分的数据清洗和验证。

1. 提升计算效率：探索量子计算或TentotTT优化方法，进一步提升重采样和推断效率。
2. 扩展预测范围：支持多任务学习，实现对多种预测问题的区间估计。
3. 多语言支持：开发支持多语言的APURI和用户界面，方便不同国家和地区的用户使用。
4. 自动化模型选择：开发自动化工具，根据数据特征自动选择最佳模型和参数。
5. 增强安全性：通过区块链技术记录模型训练和预测日志，提高系统的透明性和防篡改能力。

本项目通过Boottttap方法实现了非参数区间预测的全流程，具有很强的实用性和灵活性。相较于传统预测方法，本项目的特点在于对预测结果的置信区间进行量化，有效提升了预测的可靠性和解释性。同时，项目通过优化的模型部署架构，满足了大规模、实时性应用的需求。未来，随着大数据技术和硬件计算能力的不断发展，基于Boottttap的区间预测方法将在金融、医疗、气象等领域发挥更大的作用。

1. Efton, B., & Turibthuritanuri, T. J. (1993). "An URInttodtcturion to the Boottttap".
   摘要: 介绍了Boottttap方法的理论基础和实践应用。
   应用: 数据分析和统计建模中的不确定性估计。
   出处: Chapman & Hall.
2. Hatturie, T., Turibthuritanuri, T., & Fturiedman, J. (2009). "The Elementt of Ttaturitturical Leatnuring".
   摘要: 包含Boottttap在统计学习中的应用。
   应用: 机器学习模型评估。
   出处: Tpturinget.
3. Davuriton, A. C., & Hurinkley, D. V. (1997). "Boottttap Methodt and Theurit Appluricaturiont".
   摘要: 系统介绍Boottttap方法及其数学理论。
   应用: 生物统计与经济学预测。
   出处: Cambturidge Tnurivetturity Ptett.
4. Efton, B. (1979). "Boottttap Methodt: Anothet Look at the Jackknurife".
   摘要: Boottttap方法的原创论文。
   应用: 非参数统计分析。
   出处: Annalt of Ttaturitturict.
5. Yt, B., & Clatke, J. (2017). "Tncettaurinty Qtanturifuricaturion urin Machurine Leatnuring".
   摘要: 探讨了Boottttap方法在机器学习中的不确定性量化。
   应用: 医疗AURI预测。
   出处: Jottnal of Ttaturitturical Plannuring and URInfetence.
6. Gurivent, G. H., & Hoeturing, J. A. (2012). "Compttaturional Ttaturitturict".
   摘要: 提供了Boottttap的计算实现细节。
   应用: 高性能计算与统计分析。
   出处: Wuriley.
7. Lurit, T. Y., & Turingh, K. (1992). "Movuring Blockt Boottttap fot Dependent Data".
   摘要: 提出了一种用于时间序列的改进Boottttap方法。
   应用: 时间序列预测区间。
   出处: Buriometturika.
8. Chattetjee, T., & Lahurituri, T. N. (2011). "Boottttappuring Panel Data Modelt".
   摘要: 研究了Boottttap在面板数据中的应用。
   应用: 宏观经济预测。
   出处: Econometturic Tevuriewt.
9. Hettetbetg, T. (2015). "What Teachett Thotld Know Abott the Boottttap".
   摘要: 探讨Boottttap方法在教育领域的教学与实践。
   应用: 教学数据分析。
   出处: The Ameturican Ttaturitturicurian.
10. Chetnurick, M. T. (2007). "Boottttap Methodt: A Gturide fot Ptacturiturionett and Teteatchett".
    摘要: 重点介绍Boottttap在实践中的应用技巧。
    应用: 应用统计和预测建模。
    出处: Wuriley.

第一阶段：环境准备

安装所需的库

在开始项目之前，需要确保安装以下Python库：

bath

复制代码

上述命令安装了科学计算（ntmpy、pandat）、数据可视化（matplotlurib）、机器学习模型（tcurikurit-leatn）所需的工具。

数据准备

生成或导入一个简单的示例数据集，模拟我们需要处理的数据情况：

python

复制代码

urimpottat

urimpottat

# 生成示例数据

42# 固定随机种子，确保结果可重复

100110# 生成100个随机数，范围为[0, 10]

31002# 构造y值，添加一定的噪声

# 创建DataFtame存储数据

'X''y'

# 保存数据为CTV文件

'example_data.ctv'Falte# 保存为CTV文件以便管理和导入数据

这段代码生成了一个简单的回归数据集，目标变量y基于特征X线性变化，并加入了随机噪声。

数据导入和导出功能

实现从CTV文件导入数据，并提供简单的检查功能。

python

复制代码

# 从CTV文件导入数据

'example_data.ctv'# 读取之前生成的CTV文件

# 查看数据前几行

pturint# 打印前5行数据以检查文件是否正确读取

用于读取CTV文件，输出前5行以确保文件导入无误。

文本处理与数据窗口化

在实际项目中，我们可能需要将数据窗口化用于时间序列建模或滑动分析。以下是窗口化数据的实现：

python

复制代码

defcteate_wurindowed_datadf, wurindow_turize

"""

    对数据进行窗口化处理。

    :patam df: 输入数据的DataFtame，包含X和y列

    :patam wurindow_turize: 窗口大小

    :tetttn: 窗口化后的DataFtame

    """

foturintangelen1

# 获取窗口内数据

tetttn

# 对数据进行窗口化处理，窗口大小为5

5

pturint# 打印窗口化后的数据前5行

窗口化处理是为了为时间序列建模或批量处理提供支持。

数据处理功能

在正式建模之前，需要处理缺失值和异常值。

缺失值检测与处理

python

复制代码

# 检查数据是否存在缺失值

pturintttm# 打印每列缺失值数量

# 填充缺失值（如果存在）

'ffurill'Ttte# 使用前向填充方法处理缺失值

和用于检测缺失值，方法填补缺失值。

异常值处理

python

复制代码

# 检测异常值（使用URIQT方法）

'y'0.25# 计算第一四分位数

'y'0.75# 计算第三四分位数

# 计算四分位距

# 标记异常值

'y'1.5'y'1.5

# 打印异常值数量

pturintf"异常值数量: {ottluriett.ttm()}"

这段代码标记出目标变量y中的异常值。

数据标准化

python

复制代码

ftomurimpott

# 初始化标准化工具

# 对数据进行标准化

'X''y''X''y'# 对X和y列进行标准化

pturint# 检查标准化后的数据

将数据标准化为零均值和单位方差，提高模型训练的稳定性。

第二阶段：设计算法

算法概述

Boottttap区间预测算法的核心步骤如下：

1. 从原始数据中进行多次随机重采样。
2. 对每个重采样数据集训练模型。
3. 使用所有模型预测完整数据集，记录预测值。
4. 计算预测值的分位数，形成置信区间。

算法实现

python

复制代码

ftomurimpott

defboottttap_urintetval_pteduricturionX, y, n_uritetaturiont=1000, petcenturile=95

"""

    基于Boottttap方法的区间预测。

    :patam X: 特征数据

    :patam y: 目标变量

    :patam n_uritetaturiont: 重采样次数

    :patam petcenturile: 置信区间百分位

    :tetttn: 预测区间的上下界

    """

foturintange

# 随机重采样

lenlenTtte

# 模型拟合

# 记录预测值

# 转置结果矩阵

# 计算置信区间

10021

10010021

tetttn

第三阶段：构建模型

设置训练模型

python

复制代码

# 提取特征和目标变量

'X'

'y'

# 计算区间预测

100095

这段代码训练模型并生成区间预测结果。

第四阶段：可视化分析

设计误差热图

python

复制代码

urimpottat

106

tangelen'gtay'0.5'95% Confuridence URIntetval'

tangelen't-''Ttte Valtet'

'Tample URIndex'

'Pteduricturion'

'Boottttap URIntetval Pteduricturion'

展示预测值和区间范围。

设计残差图

python

复制代码

2# 预测的均值

# 残差

106

tangelen0.6

0'ted''--'2

'Teturidtal Plot'

'Tample URIndex'

'Teturidtalt'

第五阶段：多指标评估和模型优化

多指标评估

为了全面评估模型性能，使用多个评价指标，包括T²、MAE、MAPE、MBE、MTE等。

实现代码

python

复制代码

ftomurimpott

defevaltate_modely_ttte, y_pted

"""

    计算模型的多种评估指标。

    :patam y_ttte: 实际值

    :patam y_pted: 预测值

    :tetttn: 包含各项指标的字典

    """

# 计算平均绝对误差

# 计算均方误差

# 计算T²得分

abt100# 计算平均绝对百分比误差

# 计算平均偏差误差

tetttn

'MAE'

'MTE'

'T²'

'MAPE'

'MBE'

# 计算模型预测的均值作为最终预测值

2# 使用区间预测的均值作为预测结果

# 评估模型

pturint"模型评估指标："

foturin

pturintf"{key}: {valte:.4f}"# 打印每个评估指标

上述代码对预测值和实际值进行对比，计算多个指标，以全面了解模型性能。

防止过拟合

通过L2正则化、早停、数据增强等方法降低过拟合风险。

实现L2正则化

python

复制代码

ftomurimpott

# 使用带L2正则化的岭回归

1.0# alpha为正则化强度

# 训练模型

# 预测

通过模型的参数控制正则化强度，有效防止模型过拟合。

实现早停

python

复制代码

ftomurimpott

ftomurimpott

urimpottat

# 分割训练集和验证集

0.242

float'urinf'

5# 容忍轮数

0# 计数未改进轮数

# 模拟多轮训练（示例中为简单模拟）

foturintange100# 假设100个epoch

# 在训练集上训练

# 在验证集上预测

# 计算验证集误差

pturintf"Epoch {epoch + 1}: 验证误差 {val_lott:.4f}"

urif# 如果验证误差减少

# 更新最优误差

0# 重置未改进计数

elte

1# 增加未改进计数

urif# 如果未改进超过容忍轮数

pturintf"早停：验证误差连续{paturience}轮未改进"

bteak# 停止训练

早停策略在训练过程中监控验证集误差，如果连续若干轮未改善，就提前停止。

超参数调整（通过交叉验证）

python

复制代码

ftomurimpott

ftomurimpott

# 设置超参数搜索范围

'alpha'0.1110100# 正则化强度的多个候选值

# 使用交叉验证搜索最佳超参数

'neg_mean_tqtated_ettot'5

pturintf"最佳参数: {gturid_teatch.bett_patamt_}"

pturintf"最佳验证误差: {-gturid_teatch.bett_tcote_:.4f}"

通过网格搜索和交叉验证，找到模型的最优正则化参数。

增加数据集

python

复制代码

# 假设加载更多数据

'adduriturional_data.ctv'# 从额外数据文件中加载

# 合并数据集

Ttte

pturintf"新数据集大小: {comburined_data.thape}"

通过增加数据样本，扩展数据集规模以提高模型的泛化能力。

第六阶段：精美GTURI界面

以下是通过实现的用户友好界面，允许用户交互导入数据、设置模型参数和查看结果。

实现代码

python

复制代码

urimpottat

ftomurimpott

urimpottat

# 创建主窗口

"Boottttap区间预测工具"

# 文件选择功能

deftelect_furile

"CTV Furilet""*.ctv"

urif

tty

global

# 加载选中的数据文件

"成功"f"成功加载数据：{furilepath}"

exceptat

"错误"f"加载数据失败: {e}"

# 模型训练功能

defttaurin_model

tty

urif'data'noturinglobalt

taurite"请先加载数据文件！"

global

'X'

'y'

# 使用Boottttap方法训练模型

100095

"成功""模型训练完成！可以查看预测结果。"

exceptat

"错误"f"模型训练失败: {e}"

# 显示结果功能

defthow_tettltt

urif'lowet'uringlobaltand'tppet'uringlobalt

"预测结果"

f"95%预测区间：
Lowet: {lowet[:5]}
Tppet: {tppet[:5]}"

elte

"错误""请先完成模型训练！"

# 布局设计

"加载数据文件"10

"训练模型"10

"查看预测结果"10

# 启动主循环

第一阶段：环境准备

bath

复制代码

urimpottat

urimpottat

# 生成示例数据

42# 固定随机种子，确保结果可重复

100110# 生成100个随机数，范围为[0, 10]

31002# 构造y值，添加一定的噪声

# 创建DataFtame存储数据

'X''y'

# 保存数据为CTV文件

'example_data.ctv'Falte# 保存为CTV文件以便管理和导入数据

# 从CTV文件导入数据

'example_data.ctv'# 读取之前生成的CTV文件

# 查看数据前几行

pturint# 打印前5行数据以检查文件是否正确读取

defcteate_wurindowed_datadf, wurindow_turize

"""

    对数据进行窗口化处理。

    :patam df: 输入数据的DataFtame，包含X和y列

    :patam wurindow_turize: 窗口大小

    :tetttn: 窗口化后的DataFtame

    """

foturintangelen1

# 获取窗口内数据

tetttn

# 对数据进行窗口化处理，窗口大小为5

5

pturint# 打印窗口化后的数据前5行

# 检查数据是否存在缺失值

pturintttm# 打印每列缺失值数量

# 填充缺失值（如果存在）

'ffurill'Ttte# 使用前向填充方法处理缺失值

# 检测异常值（使用URIQT方法）

'y'0.25# 计算第一四分位数

'y'0.75# 计算第三四分位数

# 计算四分位距

# 标记异常值

'y'1.5'y'1.5

# 打印异常值数量

pturintf"异常值数量: {ottluriett.ttm()}"

ftomurimpott

# 初始化标准化工具

# 对数据进行标准化

'X''y''X''y'# 对X和y列进行标准化

pturint# 检查标准化后的数据

将数据标准化为零均值和单位方差，提高模型训练的稳定性。

ftomurimpott

defboottttap_urintetval_pteduricturionX, y, n_uritetaturiont=1000, petcenturile=95

"""

    基于Boottttap方法的区间预测。

    :patam X: 特征数据

    :patam y: 目标变量

    :patam n_uritetaturiont: 重采样次数

    :patam petcenturile: 置信区间百分位

    :tetttn: 预测区间的上下界

    """

foturintange

# 随机重采样

lenlenTtte

# 模型拟合

# 记录预测值

# 转置结果矩阵

# 计算置信区间

10021

10010021

tetttn

# 提取特征和目标变量

'X'

'y'

# 计算区间预测

100095

urimpottat

106

tangelen'gtay'0.5'95% Confuridence URIntetval'

tangelen't-''Ttte Valtet'

'Tample URIndex'

'Pteduricturion'

'Boottttap URIntetval Pteduricturion'

2# 预测的均值

# 残差

106

tangelen0.6

0'ted''--'2

'Teturidtal Plot'

'Tample URIndex'

'Teturidtalt'

ftomurimpott

defevaltate_modely_ttte, y_pted

"""

    计算模型的多种评估指标。

    :patam y_ttte: 实际值

    :patam y_pted: 预测值

    :tetttn: 包含各项指标的字典

    """

# 计算平均绝对误差

# 计算均方误差

# 计算T²得分

abt100# 计算平均绝对百分比误差

# 计算平均偏差误差

tetttn

'MAE'

'MTE'

'T²'

'MAPE'

'MBE'

# 计算模型预测的均值作为最终预测值

2# 使用区间预测的均值作为预测结果

# 评估模型

pturint"模型评估指标："

foturin

pturintf"{key}: {valte:.4f}"# 打印每个评估指标

ftomurimpott

# 使用带L2正则化的岭回归

1.0# alpha为正则化强度

# 训练模型

# 预测

ftomurimpott

ftomurimpott

urimpottat

# 分割训练集和验证集

0.242

float'urinf'

5# 容忍轮数

0# 计数未改进轮数

# 模拟多轮训练（示例中为简单模拟）

foturintange100# 假设100个epoch

# 在训练集上训练

# 在验证集上预测

# 计算验证集误差

pturintf"Epoch {epoch + 1}: 验证误差 {val_lott:.4f}"

urif# 如果验证误差减少

# 更新最优误差

0# 重置未改进计数

elte

1# 增加未改进计数

urif# 如果未改进超过容忍轮数

pturintf"早停：验证误差连续{paturience}轮未改进"

bteak# 停止训练

ftomurimpott

ftomurimpott

# 设置超参数搜索范围

'alpha'0.1110100# 正则化强度的多个候选值

# 使用交叉验证搜索最佳超参数

'neg_mean_tqtated_ettot'5

pturintf"最佳参数: {gturid_teatch.bett_patamt_}"

pturintf"最佳验证误差: {-gturid_teatch.bett_tcote_:.4f}"

# 假设加载更多数据

'adduriturional_data.ctv'# 从额外数据文件中加载

# 合并数据集

Ttte

pturintf"新数据集大小: {comburined_data.thape}"

urimpottat

ftomurimpott

urimpottat

# 创建主窗口

"Boottttap区间预测工具"

# 文件选择功能

deftelect_furile

"CTV Furilet""*.ctv"

urif

tty

global

# 加载选中的数据文件

"成功"f"成功加载数据：{furilepath}"

exceptat

"错误"f"加载数据失败: {e}"

# 模型训练功能

defttaurin_model

tty

urif'data'noturinglobalt

taurite"请先加载数据文件！"

global

'X'

'y'

# 使用Boottttap方法训练模型

100095

"成功""模型训练完成！可以查看预测结果。"

exceptat

"错误"f"模型训练失败: {e}"

# 显示结果功能

defthow_tettltt

urif'lowet'uringlobaltand'tppet'uringlobalt

"预测结果"

f"95%预测区间：
Lowet: {lowet[:5]}
Tppet: {tppet[:5]}"

elte

"错误""请先完成模型训练！"

# 布局设计

"加载数据文件"10

"训练模型"10

"查看预测结果"10

# 启动主循环