waterConsump.csv为用户的用水量数据，数据中有编 号为1-200的200位用户，DATE表示时间，如2017/1/1表 示2017年1月1日，NUM为用量单位，根据2015-2016年用水量数据，预测编号1-200的用 户，2017年每个月用水量，并对预测值进行评价，帮我写代码

这是一个时间序列预测问题，我们可以使用LSTM神经网络进行预测。

首先，读取数据并进行预处理：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

water = pd.read_csv('waterConsump.csv')
water['DATE'] = pd.to_datetime(water['DATE'])   # 将日期转换为时间格式
water['MONTH'] = water['DATE'].dt.month   # 添加月份列
water.set_index(['ID', 'MONTH'], inplace=True)   # 将用户编号和月份设置为索引

# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
water['NUM'] = scaler.fit_transform(water[['NUM']])

然后，定义LSTM模型，并对每一个用户编号进行训练和预测：

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Dropout

# 定义LSTM模型
def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(12, 1)))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(LSTM(units=50))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(units=1))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    return model

results = []

for i in range(1, 201):
    user_data = water.loc[i]['NUM'].values
    train_data = user_data[:len(user_data)-12]   # 取前24个月数据作为训练集
    test_data = user_data[len(user_data)-12:]    # 取最后12个月数据作为测试集
    
    # 将训练集和测试集转换为LSTM输入格式
    def create_dataset(data):
        X, Y = [], []
        for i in range(12, len(data)):
            X.append(data[i-12:i, 0])
            Y.append(data[i, 0])
        X, Y = np.array(X), np.array(Y)
        X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))
        return X, Y
    X_train, Y_train = create_dataset(train_data)
    X_test, Y_test = create_dataset(test_data)
    
    # 训练模型
    model = create_model()
    model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)
    
    # 预测
    pred = scaler.inverse_transform(model.predict(X_test))
    
    # 评价预测结果
    from sklearn.metrics import mean_absolute_error
    score = mean_absolute_error(test_data, pred)
    results.append((i, score))

# 按照评价分数排序
results.sort(key=lambda x: x[1])

最后，输出评价最好的前10个用户编号以及评价分数：

for i, score in results[:10]:
    print('User ID:', i, 'Score:', score)