delete .fuse_hidden0000029800000001

.fuse_hidden0000029800000001

-## 导入模块说明
-
-```python
-# 导入的常规模块
-import pandas as pd
-import numpy as np
-import matplotlib.pyplot as plt	# 可视化操作
-import os # 系统文件处理模块
-import time # 时间处理模块
-from random import shuffle # 用于随机打乱数据
-import pywt # 小波处理的模块
-import numpy.random import shuffle # 用于随机打乱数据
-import pickle # 保存模型,
-
-
-# 按名称排序
-from scipy.interpolate import lagrange # 拉格朗日填值
-from scipy.io import loadmat # 读取matlab的格式文件
-from sklearn import svm
-from sklearn.cluster import KMeans # KMeans聚类
-from sklearn.decomposition import PCA # 主成分分析
-from sklearn.externals.six import StringIO # 将决策树导出为dot
-from sklearn.externals import joblib # 用于保存模型
-from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR # 线性回归
-from sklearn.linear_model import RandomizedLogisticRegression as RLR # 随机森林
-from sklearn.manifold import TSNE # 数据降维
-from sklearn.metrics import roc_curve # ROC曲线
-from sklearn.metrics import confusion_matrix # 计算混淆矩阵，评估分类的准确性
-from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DTC # 决策树
-from sklearn.tree import export_graphviz # 用于生成决策树的dot文件
-from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf # plot_acf自相关图
-from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf # plot_pacf自相关图
-from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as ADF # adf检验
-from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # 建立ARIMA模型
-from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox # 白噪声检验
-from keras.models import Sequential # Kears神经网络训练
-from keras.layers.core import Dense, Activation # Kears的常用的两个层
-```
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