模型训练与预测系统
简介
此Python脚本实现了一个基于Tkinter的图形用户界面（GUI）系统，用于模型训练与预测。用户可以通过拖拽CSV或XLSX文件来加载数据，选择特征并训练多种机器学习模型。系统支持回归和分类两种模型类型，用户可以根据需求选择合适的模型进行训练。训练完成后，系统还可以处理新的预测数据，并将预测结果保存为新的文件。

功能说明
拖拽文件功能: 用户可以直接拖入CSV或XLSX文件进行数据加载，简化了文件选择流程。
模型选择: 支持多种常见的回归模型和分类模型，如线性回归、逻辑回归、随机森林等。
特征选择: 用户可以从加载的数据中选择用于训练的特征，并分别处理字符串和数值类型的特征。
模型训练与评估: 系统实现了自动训练模型并计算评估指标，如均方误差（MSE）和分类准确率。用户还可以查看模型的内部参数信息。
结果展示: 系统通过弹出窗口显示训练结果，并绘制误差分布图，帮助用户了解模型性能。
离线运行: 所有操作均可离线进行，适用于无网络环境下的数据处理与模型训练。
使用库
此脚本使用了以下Python库：

tkinter 和 TkinterDnD2: 用于构建图形用户界面，支持文件拖拽操作。
pandas: 用于数据处理和数据框操作。
scikit-learn: 提供机器学习模型和数据处理工具。
matplotlib 和 seaborn: 用于绘制数据可视化图表。
解决的问题
提供了一个直观的界面，简化了数据加载、特征选择和模型训练的流程。
通过支持离线运行的功能，解决了在无网络环境下无法使用云服务进行数据处理和模型训练的问题。
提供了多种模型的选择，适用于多种回归和分类任务，有助于加快开发效率和模型迭代。
适用场景
此脚本适用于需要在本地进行数据处理和机器学习模型训练的场景，尤其适合对离线运行有需求的用户。