请你写一个代码来拟合上述情况

由于具体的编程语言和库的选择会有所不同，这里我将以Python和常用的机器学习库scikit-learn为例，给出一个基本的线性回归（例如用ARIMA）来作为例子。如果你想要使用LSTM或者Prophet，你需要引入Keras或者fbprophet库。

# 导入所需库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设df是你的数据集，包含日期列'Date'和心情指数列'Mood'
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 定义日期列
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 设置日期为索引
df.set_index('Date', inplace=True)

# 对于ARIMA，我们需要转换成平稳的时间序列
def difference(dataset, interval=1):
    diff = list()
    for i in range(interval, len(dataset)):
        value = dataset[i] - dataset[i - interval]
        diff.append(value)
    return diff

diff_diff = difference(df['Mood'].values, 1)
adf_test = adfuller(diff_diff)
print('ADF Statistic:', adf_test[0])
print('p-value:', adf_test[1])

if adf_test[1] > 0.05:  # 如果p值大于显著水平，说明数据还需要差分
    df['Mood'] = diff_diff
else:
    print('The data is already stationary')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_df = scaler.fit_transform(df['Mood'].reshape(-1, 1))

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_df) * 0.8)
test_size = len(scaled_df) - train_size
train, test = scaled_df[0:train_size], scaled_df[train_size:len(scaled_df)]

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(train, order=(5,1,0))  # 这里order可以根据AIC/BIC等指标进行调整
model_fit = model.fit(disp=0)

# 预测
forecast = model_fit.forecast(steps=test_size)[0]

# 结果和可视化
forecast_series = pd.Series(forecast, index=df.index[train_size:])

这只是一个基础的例子，实际应用中可能需要根据数据特性做更深入的数据探索和模型选择。记得替换`your_data.csv`为你的实际文件路径。