实战代码new.zip

【标题】"实战代码new.zip"提供的是一份与软件开发或数据分析相关的实战项目代码。这个压缩包可能包含了从数据处理到模型预测等一系列过程的实现，适合学习者通过实践来提升自己的技能。 【描述】"实战代码new.zip"的描述虽然重复，但可以推测这是强调该压缩包内容的重要性，它可能是一个完整的代码示例，用于展示某个特定技术或算法的实际应用。 【标签】"软件/插件"暗示了这些代码可能是某个软件或插件的一部分，或者是用于辅助软件开发或增强已有软件功能的工具。这可能涉及到编程语言、框架、库的使用，或者是数据分析和可视化工具。 【压缩包子文件的文件名称列表】: 1. **data.csv**：这是一个CSV（逗号分隔值）文件，通常用于存储表格数据。在软件开发或数据分析中，这样的文件经常作为输入数据，用于训练机器学习模型或者进行数据探索。 2. **predict01.py和predict02.py**：这两个Python脚本可能包含了预测函数或模型。可能是两种不同的实现方式，或者一个是对另一个的改进。它们可能读取"data.csv"中的数据，并利用训练好的模型进行预测。 3. **test_results01.xlsx和test_results02.xlsx**：Excel文件通常用于存储结果数据或报告。这些文件可能包含了模型预测的结果，可以用于评估不同预测方法的性能。 4. **train_loss01.xlsx和train_loss02.xlsx**：同样，这些Excel文件可能记录了训练过程中的损失函数值，用于监控模型训练的进度和效果。 5. **.idea**：这个文件夹通常是IntelliJ IDEA或其他基于JetBrains IDE的项目配置文件，包含了项目的设置、依赖和运行配置信息。这表明代码是在这样的集成开发环境中编写的。这个压缩包可能是一个关于数据预测的项目，涵盖了数据预处理、模型训练、预测实施以及结果评估的完整流程。学习者可以通过研究这些代码了解如何在实际项目中运用Python进行数据分析和机器学习。同时，由于涉及到了IDE配置文件，这也为复现项目环境提供了便利。通过对比`predict01.py`和`predict02.py`的差异，可以学习到模型优化或算法调整的方法。而`train_loss*.xlsx`和`test_results*.xlsx`则为评估模型性能提供了数据基础。