帮我写个代码解决问题4

要解决第四问——构建基于数据驱动的磁芯损耗预测模型，可以按照以下步骤编写代码：

### 步骤概述
1. **加载数据**：从附件一中读取磁芯损耗数据。
2. **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值，编码分类变量（例如励磁波形类型）。
3. **选择模型**：选取合适的机器学习模型，如随机森林回归器（Random Forest Regressor）、支持向量机（SVM）回归或神经网络等。
4. **划分数据集**：将数据分为训练集和测试集。
5. **训练模型**：利用训练集数据训练模型。
6. **验证模型**：使用测试集评估模型的表现，调整参数直至满意为止。
7. **预测未知数据**：利用训练好的模型对附件三中的样本进行磁芯损耗预测。

### 示例Python代码
请注意，下面的示例代码只是一个基本框架，你需要根据具体的附件数据结构调整细节。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
df_train = pd.read_csv('附件一.csv')  # 假设附件一是CSV格式

# 数据预处理
# 将励磁波形类型从字符串转为数值型
df_train['励磁波形类型'] = df_train['励磁波形类型'].map({'正弦波': 0, '三角波': 1, '梯形波': 2})

# 分割特征与标签
X = df_train.drop(['磁芯损耗'], axis=1)
y = df_train['磁芯损耗']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型 - 随机森林回归器
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')

# 加载测试数据
df_test = pd.read_csv('附件三.csv')

# 预测未知数据
test_predictions = model.predict(df_test)

# 输出预测结果
df_output = pd.DataFrame({'sample_id': df_test.index + 1, 'predicted_loss': [round(pred, 1) for pred in test_predictions]})
df_output.to_csv('附件四.csv', index=False)

### 注意事项
- 根据实际情况调整`pd.read_csv()`函数中的路径参数。
- 上述代码中没有涉及到特征缩放或归一化等高级预处理步骤，如有必要请自行添加相关操作。
- 使用随机森林只是其中一个选项，你可以尝试其他类型的回归模型来看看是否能得到更好的结果。