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截止到本期，一共发了4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：
1.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！
2.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！
3.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！
4.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！
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！
本期新增模型有：
BiTCN-BiGRU，BiTCN-GRU，BiTCN-LSTM，TCN-LSTM，TCN，TCN-BiGRU，TCN-BPNN，TCN-GRU，TCN-LSTM，TCN-RNN。
关于模型的原理，本期不做过多介绍。
除上述模型之外，本期还添加了绘制模型的相关代码。增加了模型的可解释性，让人一目了然。采用的是keras种的plot_mode模块。
以BiTCN-BiGRU模型为例展示，绘制模型结构如下：
安装pydot包的时候，如有报错，可以参考如下链接进行安装：https://blog.csdn.net/QAQIknow/article/details/119188790
BiTCN-BiGRU模型预测结果展示
BiTCN-LSTM模型预测结果展示
TCN-BiGRU模型预测结果展示
TCN-RNN模型预测结果展示
其他模型就不再一一展示了哈！
已将本文BiTCN-BiGRU，BiTCN-GRU，BiTCN-LSTM，TCN-LSTM，TCN，TCN-BiGRU，TCN-BPNN，TCN-GRU，TCN-LSTM，TCN-RNN模型添加至机器学习python全家桶中。
机器学习python全家桶代码获取
https://mbd.pub/o/bread/ZZqXmpty
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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