用python的机器学习写一个完整的电力负荷预测的程序

写一个完整的电力负荷预测的程序需要以下几个步骤：

1. 数据预处理：读取数据集并进行清洗，处理缺失值和异常值。

2. 特征工程：构造有意义的特征，对数据进行转换以提高模型的准确性。

3. 模型选择：选择一个适合的机器学习模型，并对其进行训练。

4. 模型评估：使用测试数据评估模型的准确性和性能。

5. 模型调整：根据评估结果，调整模型的参数以提高准确性。

6. 使用预测：使用训练好的模型对新数据进行预测。

代码实现的详细程度取决于你的经验和目标。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 1. 数据预处理
data = pd.read_csv('electricity_load.csv')

# 2. 特征工程
X = data.drop('Load', axis=1)
y = data['Load']

# 3. 模型选择
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 4. 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred)**0.5
print('RMSE:',