把上述代码，换成有11个特征的永磁体温度预测

好的，以下是针对有11个特征的永磁体温度预测的代码示例： 1. 加载数据并进行预处理。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 加载数据 data = pd.read_csv('pmsm_temperature_data.csv') # 将时间戳转换为秒数 data['profile_id'] = data['profile_id'].astype(str) data['time_seconds'] = data.groupby('profile_id')['ambient'].apply(lambda x: (x.index - x.index[0]).total_seconds()) data.drop(['profile_id', 'torque'], axis=1, inplace=True) # 对数据进行归一化处理 data = (data - data.mean()) / data.std() ``` 在上述代码中，我们首先加载了永磁体温度数据，并将时间戳转换为秒数。然后，我们删除了不需要的列，并对数据进行了归一化处理。 2. 定义多源传感器皮尔逊融合函数。 ```python def pearson_fusion(data, weights): # 计算每个特征与目标变量之间的皮尔逊相关系数 corr = data.corrwith(data['pm']) corr.drop('pm', inplace=True) # 根据皮尔逊相关系数和权重计算复合健康指标 composite_index = 0 for i in range(len(corr)): composite_index += weights[i]*corr[i]*data.iloc[:,i] return composite_index ``` 在上述代码中，我们定义了一个多源传感器皮尔逊融合函数`pearson_fusion()`，该函数接受两个参数：数据集和多源传感器皮尔逊融合系数。在函数内部，我们首先计算每个特征与目标变量之间的皮尔逊相关系数，并根据皮尔逊相关系数和权重计算复合健康指标。 3. 基于寿命预测与设