如何使用Python使用核密度估计理论对负荷数据进行概率预测可以输出预测值，要求分为训练集和预测集，输入数据为温度等4组特征数据

可以使用Scikit-Learn库中的KernelDensity模块来实现核密度估计理论对负荷数据进行概率预测。以下是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.neighbors import KernelDensity

# 训练集数据
train_data = np.array([
    [temp1, feature2, feature3, feature4],
    [temp2, feature2, feature3, feature4],
    ...
])

# 预测集数据
test_data = np.array([
    [temp1, feature2, feature3, feature4],
    [temp2, feature2, feature3, feature4],
    ...
])

# 训练模型
kde = KernelDensity(bandwidth=0.2, kernel='gaussian')
kde.fit(train_data)

# 预测概率
log_prob = kde.score_samples(test_data)
pred_prob = np.exp(log_prob)

# 输出预测值
print(pred_prob)

其中，train_data为训练集数据，test_data为预测集数据，temp为温度数据，feature2~feature4为其它3组特征数据。在训练模型时，我们设置了带宽为0.2，核函数为高斯核函数，可以根据实际情况进行调整。最后，我们输出了预测概率pred_prob，可以根据需要进行转换得到预测值。