截止到本期，一共发了6篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下：
2.机器学习预测全家桶-Python，一次性搞定多/单特征输入，多/单步预测！最强模板！
3.机器学习预测全家桶-Python，新增CEEMDAN结合代码，大大提升预测精度！
4.机器学习预测全家桶-Python，新增VMD结合代码，大大提升预测精度！
5.Python机器学习预测+回归全家桶，再添数十种回归模型！这次千万别再错过了！
6.Python机器学习预测+回归全家桶，新增TCN，BiTCN，TCN-GRU，BiTCN-BiGRU等组合模型预测
Python机器学习预测全家桶包含了哪些？
话不多说，直接看目录！
第一级文件夹：
第二级文件夹：
包含的数量之多，直呼过瘾！
本期新增模型：
采用最新的mealpy库实现对CNN-BiLSTM-Attention的优化。
本期新增模型功能简介：
本期所用的mealpy库是3.0.0版本的，包含215智能优化算法（190个官方（原始、混合、变体），25个已开发），方便修改多种智能优化算法，一键替换，简单易改！具体可参考官方链接：https://pypi.org/project/mealpy/3.0.0/
本期代码实现了对优化前后预测结果对比图自动保存
实现了自动打印优化前后指标
采用作者自行编写数据整理函数代码，可以一键更改单/多特征输入，单/多步预测。
结果展示：
①多变量输入单步预测结果：
选择前5天多个特征的数据作为输入，预测未来一天的负荷值。
优化前网络模型预测结果：
优化后网络模型预测结果对比图：
优化前后指标打印结果：
②多变量输入多步预测结果：
选择前5天多个特征的数据作为输入，预测未来2天的负荷值。
优化前网络模型预测结果，因为是预测未来两天，一次有两步预测结果。
第一步优化前预测结果：
第二步优化前预测结果：
优化后网络模型预测结果对比图，同样有两步：
第一步优化前后预测结果对比：
第二步优化前后预测结果对比：
优化前后指标打印结果：
剩下的单变量输入就不再一一展示了，代码方便一键修改，不会修改单/多步预测的小伙伴，可参考这篇文章：.机器学习预测全家桶-Python，一次性搞定多/单特征输入，多/单步预测！最强模板！
后续会继续更新一些别的优化模型……敬请期待！
机器学习python全家桶代码获取
https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty
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后续有更新直接进入此链接，即可下载最新的！
或点击下方阅读原文获取此全家桶。
pip包推荐版如下：
tensorflow~=2.15.0
pandas~=2.2.0
openpyxl~=3.1.2
matplotlib~=3.8.2
numpy~=1.26.3
keras~=2.15.0
mplcyberpunk~=0.7.1
scikit-learn~=1.4.0
scipy~=1.12.0
qbstyles~=0.1.4
prettytable~=3.9.0
vmdpy~=0.2
xgboost~=2.0.3
mealpy~=3.0.1
