机器学习预测家庭用电功率，有详细代码和结果

在机器学习预测家庭用电功率时，代码会因使用的编程语言和具体库而异。这里以Python的Scikit-Learn库为例，给出一个简单的线性模型（如ARIMA）的示例代码。请注意，这只是一个基础框架，实际项目可能需要更复杂的特征工程和模型调整。

# 导入所需库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个名为electricity_data.csv的历史用电数据文件
data = pd.read_csv('electricity_data.csv')

# 数据预处理
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])
data.set_index('datetime', inplace=True)
series = data['power_consumption'].resample('D').mean()  # 按天聚合

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(series, order=(5, 1, 0))
model_fit = model.fit()

# 预测
forecast = model_fit.forecast(steps=30)  # 假设我们要预测未来30天

# 可视化结果
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(series, label='Original')
plt.plot(forecast[0], label='Forecast')
plt.legend()
plt.show()

# 计算RMSE（均方根误差）
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(series, forecast[0]))
print("RMSE:", rmse)

# 结果部分展示

这个代码展示了如何加载数据、进行简单的时间序列处理，然后用ARIMA模型进行预测。然而，实际的结果会因数据质量、特征选择、模型参数调整等因素而变化。对于LSTM或其他深度学习模型，你需要引入像Keras或TensorFlow这样的库，代码会更为复杂。