拿到一份包含很多信息（比如日期、检测人数、密接数等）的新冠数据 CSV 文件，让计算机从这些信息中 “学规律”，最终能根据这些信息准确预测未来的新冠阳性人数。

核心概念先搞懂（小白必背，对应代码）

在看代码前，先记住 3 个核心概念，否则会越看越懵：

1. 特征（x / 输入）：就是 CSV 里除了 “新冠人数” 之外的其他信息（比如日期、气温、检测量），相当于 “做题的已知条件”，计算机靠这些条件猜结果。

• 代码里的x/x_original/x_core都是它，“维度” 就是 “有多少个已知条件”（比如选 6 个信息，就是 6 维特征）。

1. 标签（y / 输出目标）：就是 CSV 里的 “新冠人数”，相当于 “题目的标准答案”，计算机学习的目的就是 “让自己猜的结果接近这个标准答案”。
2. 模型（myNet）：相当于一个 “黑盒子”，把特征（x）输进去，就能输出一个 “新冠人数预测值”，训练的过程就是 “调教这个黑盒子，让它猜得越来越准”。

代码整体流程（像做一道菜，步骤清晰）

整套代码就像 “做一道菜”，步骤是：准备食材（加载数据）→ 处理食材（数据预处理）→ 准备厨具（定义模型）→ 开火烹饪（模型训练）→ 品尝菜品（模型预测），我们一步步拆解。

步骤 1：导入 “做菜工具”（导入库）

这一步就像 “做饭前把菜刀、菜板、锅碗瓢盆摆好”，每个库都是一个专用工具：

• csv：专门用来读取 CSV 格式的新冠数据（相当于 “打开食材包装袋的工具”）。
• torch/torch.nn/torch.optim：PyTorch 核心工具，用来搭建模型、训练模型（相当于 “菜刀、炒锅、铲子”，深度学习核心工具）。
• sklearn：用来筛选有用的特征（相当于 “挑菜工具”，把不新鲜、没用的菜扔掉，只留新鲜核心食材）。
• matplotlib：用来画训练过程的曲线（相当于 “摆盘工具”，直观看到训练效果好不好）。

步骤 2：筛选 “核心食材”（特征选择函数：get_feature_importance）

小白理解：

CSV 数据里有很多特征（93 个，相当于 93 种食材），但不是所有特征都有用：比如 “日期” 对预测新冠人数有用，“当地超市销量” 可能就没用。这个函数的作用就是 **“挑食材”**：从 93 个特征中，选出k个（代码里是 6 个）对预测 “新冠人数（y）” 最有用的特征，扔掉没用的，减少计算机的 “工作量”，还能让预测更准确。

具体做了什么（大白话）：

1. 用SelectKBest+chi2（卡方检验）：相当于 “一个智能挑菜机”，它能判断每个特征和 “新冠人数（y）” 的相关性（是不是越相关越有用）。
2. 给每个特征打分：有用的特征得分高，没用的得分低。
3. 选得分前k名的特征：只留这k个核心特征，作为后续训练的 “核心食材”。

为什么要做这步？

就像做饭：用 10 种核心食材做的菜，比用 100 种乱七八糟的食材做的菜，味道更好、更不容易翻车。这里也是一样，核心特征能让模型训练更快、预测更准。

步骤 3：处理 “食材” 并分份（自定义数据集：covidDataset）

这是代码的核心难点之一，但本质就是 “处理食材 + 分份”：把 CSV 数据读取进来，处理成计算机能识别的格式，再分成 “训练份”“验证份”“测试份”（就像做饭：把菜洗干净、切好，分成 “炒菜用的”“尝咸淡用的”“最后上桌用的”）。

里面的关键步骤（大白话拆解）：

1. 读取 CSV 数据，提取 x 和 y：
   • 从 CSV 文件里，把 “特征（x）” 和 “标签（y）” 分开（相当于 “把菜和肉分开，分别处理”）。
   • x_original：所有原始特征（93 个），y_original：对应的新冠人数（标准答案）。
2. 筛选核心特征 x：
   • 调用上面的 “挑菜函数”，把 93 个特征筛选成 6 个核心特征（x_core），这是最终要喂给模型的 “干净食材”。
3. 数据归一化：
   • 作用：消除不同特征的 “量纲差异”。比如 “检测人数” 是几千几万，“气温” 是十几二十，两个数差距太大，计算机不好学习。
   • 相当于 “把所有食材切成同样大小的块”，方便后续 “翻炒”（模型训练）。
4. 数据集分份：
   • 训练集（train）：80% 的数据（逢 5 选 4），用来 “大火炒菜”（模型主要学习的样本）。
   • 验证集（val）：20% 的数据（逢 5 选 1），用来 “尝咸淡”（每炒一步尝一口，判断模型学得好不好，要不要调整）。
   • 测试集（test）：没有标准答案（y），用来 “最后上桌”（模型训练完后，用它来做最终预测，输出结果）。
5. __getitem__和__len__：
   • 这两个是 PyTorch 的 “固定要求”，相当于 “给食材贴标签、数数量”，方便后续 “按份取菜”（批量训练）。
   • __getitem__：按下标取一份数据（训练 / 验证集返回 “特征 x + 标签 y”，测试集只返回 “特征 x”）。
   • __len__：告诉计算机一共有多少份数据。

步骤 4：搭建 “炒菜的锅”（定义模型：myNet）

这个类就是搭建我们的 “预测黑盒子”（模型），相当于 “准备一口合适的炒锅”，用来加工 “核心食材（x_core）”，最终产出 “预测结果（新冠人数）”。

小白理解：

这是一个两层全连接神经网络（简单的 MLP），结构非常简单，就像 “一个流水线”：

关键细节：

1. nn.Linear(inDim, 64)：全连接层，相当于 “食材加工机”，把输入的维度转换成指定的维度，模型训练的核心就是学习这个层里的 “权重参数”（相当于 “加工机的转速、时间”，需要不断调整）。
2. ReLU：激活函数，没有它，模型就是一个简单的线性回归，没法学习复杂的规律（相当于 “没有调料，菜只能是淡的，不好吃”）。
3. squeeze(1)：调整输出维度，让预测结果的格式和标签 y 一致（相当于 “把菜品装到合适的盘子里，方便后续对比味道”）。

步骤 5：定义 “判断菜好不好吃的标准”（自定义损失函数：mseLoss）

小白理解：

这个函数的作用是 **“判断模型猜得准不准”**：模型输出的预测值（pred）和真实的新冠人数（target，也就是 y）之间的差距有多大，差距越小，说明模型学得越好（菜越好吃）。

具体做了什么：

1. MSE 损失：均方误差，就是 “预测值和真实值的差的平方，再求平均”，这是回归任务（预测具体数字，比如新冠人数）的 “标配判断标准”（相当于 “尝一口菜，判断咸淡差多少”）。
2. L2 正则化：相当于 “防止菜炒得太咸 / 太辣”，惩罚模型中过大的参数，避免模型 “死记硬背” 训练数据（过拟合），让它在新数据上也能预测准确（泛化能力强）。

步骤 6：“开火炒菜”（模型训练与验证：train_val）

这是整个代码的训练核心，相当于 “大火翻炒食材，中途尝咸淡调整，最终炒出一道好菜”，也是模型 “学规律” 的过程。

小白理解：训练循环的核心步骤（每一轮都要做的事）

1. 模型设为训练模式（model.train ()）：相当于 “把锅烧热，准备炒菜”，启用梯度计算，让模型可以学习参数。
2. 遍历训练集，批量训练：相当于 “一次炒一小份菜，分批炒完所有食材”，每一批的步骤固定（深度学习的 “万能训练步骤”，记下来！）：
   • optimizer.zero_grad()：梯度清零（相当于 “炒下一份菜前，把锅刷干净”，避免上一份菜的残留影响当前份）。
   • 提取批次数据（x_batch, y_batch）：相当于 “把一小份食材放进锅”。
   • y_pred = model(x_batch)：前向传播，相当于 “翻炒食材，做出一份半成品”（模型输出预测值）。
   • batch_loss = loss(y_pred, y_batch, model)：计算损失，相当于 “尝一口半成品，判断咸淡差距”。
   • batch_loss.backward()：反向传播，相当于 “根据咸淡差距，判断该加多少盐 / 糖”（计算参数的梯度，指导参数调整）。
   • optimizer.step()：优化器更新参数，相当于 “根据判断，往锅里加适量调料”（调整模型参数，让下一次预测更准）。
3. 模型设为验证模式（model.eval ()）：相当于 “炒完一批菜，关火尝咸淡”，禁用梯度计算，不更新参数，只评估效果。
4. 遍历验证集，评估效果：相当于 “用验证份的食材尝味道”，计算验证损失，判断模型是不是真的学好了（不是死记硬背）。
5. 保存最优模型：相当于 “把炒得最好吃的那一份菜存起来”，如果当前验证损失是历史最小，说明模型当前最好，保存下来，后续用于最终预测。
6. 绘制损失曲线：相当于 “把每一轮的咸淡差距画出来”，直观看到训练损失和验证损失是不是在下降（菜是不是越炒越好）。

步骤 7：“上桌上菜”（模型评估与预测：evaluate）

这是最后一步，相当于 “用炒得最好的那道菜（最优模型），做最终的成品上桌”，用训练好的最优模型，对测试集进行预测，并保存结果。

小白理解：

1. 加载最优模型：相当于 “把存起来的最好吃的那道菜拿出来”，加载之前保存的最优模型。
2. 遍历测试集，进行预测：相当于 “把测试份的食材放进锅里，做出最终菜品”，因为测试集没有标签 y，所以只输入特征 x，输出预测结果。
3. 保存预测结果：相当于 “把最终菜品装到盘子里，端给用户”，把预测结果保存到 CSV 文件里，方便查看和使用。

步骤 8：主程序（把所有步骤串起来）

这部分就是 “厨师按步骤做菜”，把上面的所有步骤串起来，配置参数（比如选 6 个核心特征、训练 50 轮），依次执行 “加载数据→搭建模型→训练模型→预测结果”，最终得到我们想要的新冠人数预测结果。

小白必看：总结与核心感悟

1. 整套代码的核心逻辑：给模型喂 “有用的特征（x）”，让它通过 “标签（y）” 学规律，最终能用新的特征（x）预测未知的标签（y）。
2. 训练的本质：不断调整模型参数，让 “预测值” 和 “真实值” 的差距越来越小（损失越来越低）。
3. 关键步骤记牢：数据加载→特征筛选→数据预处理→模型搭建→训练验证→预测保存，这是深度学习回归任务的 “万能流程”，后续不管做什么预测（房价、销量、新冠人数），都离不开这个框架。
4. 不用纠结复杂公式：作为小白，先搞懂 “每一步做什么、为什么做”，再慢慢深入公式和细节，不要上来就死磕数学，会打击信心。