任务描述：利用前9小时数据，预测第10小时的pm2.5的数值，回归任务
kaggle地址：https://www.kaggle.com/c/ml2020spring-hw1
训练集为： 12个月*20天*18维（共4320行） ， 24小时（列）
每月的前20天
test为： 18*240行， 9 列
每月的后10天随机采样连续9小时
宏观上理解：
一、X和y什么样的
一个batch中，X可以是18维*9列，对应一个数值y，即第10小时的pm2.5的值
为了方便操作，可以把x拉成一个行向量，18*9=162，这样y=W*x，目标是预测W，线性模型（nn.Linear）
可以在X末尾加上一列常数1，模拟bias，即y = W*x+b（注意：train和test要用相同的操作，如X末尾都要加1，如X都同时归一化或不归一）
二、第二个难点，如何处理数据
可以将同一个月的小时数连接在一起，制作训练集，一个月有20天*24=480小时，每10小时制作成一个batch，可以制作471个batch
实战技巧中，取dataframe.values转成numpy来处理，将同一月份每18行按照水平方式拼接，np.hstack
整个算法的细节以及流程：
1. 加载csv，注意encoding='big5', engine = 'python'
2. 判断df是否有缺失值， df.isnull().any()
3. 是否有异常值，要转换 df.replace("NR",0, inplace = True)
4. 加工数据，拆分X和y
5. 进一步，拆成train和valid
6. 进入pytorch环节
（1）数据初始化，torch.tensor(X,y.....)
（2）定义model，loss，optim
（3）训练，绘图，观察loss，保存最好的model，torch.save(model,path_1)
7. test上预测，test数据加工，X_test转成tensor，加载模型预测，model = torch.load(path_1)
8. 写入csv, import csv