用python编写代码实现故障诊断功能，基于提供的带有故障标签的样本进行指标分析，训练故障分类模型，该模型能够对输入的测试数据进行故障诊断，在测试集上的分类准确率越高越好KPI指标包括由feature0、feature1 ...feature106共107个指标，标签数据为故障类别数据，共6个类别，用0、1、2、3、4、5分别表示6个故障，举例：故障1会引起feature1、feature5、feature15等指标异常，反过来可以通过feature1、feature5、feature15等指标异常诊断为系统发生故障1。

好的，了解了您的要求，我来给您提供一些实现故障诊断的思路和步骤：

1.导入数据。将提供的特征数据和标签数据导入Python中，可以使用pandas库进行数据处理。

2.数据预处理。对导入的数据进行预处理，比如数据清洗、缺失值填充等，确保数据质量。

3.特征工程。根据KPI指标数据，进行特征工程，提取出对于故障诊断有用的特征，可以使用特征选择算法进行特征选择。

4.模型选择。根据任务的特点和实际应用需求，选择适合的分类模型，比如SVM、决策树、随机森林等。

5.模型训练。使用训练数据对选择的模型进行训练，调整模型参数，提高模型的准确率。

6.模型测试。使用测试数据对训练好的模型进行测试，评估模型的准确率和性能。

7.模型应用。将训练好的模型应用到实际故障诊断中，对输入的KPI指标数据进行分类，确定故障类型。

8.结果展示。将诊断结果可视化展示，提供给用户进行查看和下载。

以下是一个简单的代码示例，用于训练和测试SVM分类模型：

import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('模型准确率：', accuracy)

在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化，提高模型的性能和准确率。