卷积神经网络文本回归预测代码

下面是一个简单的卷积神经网络文本回归预测的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
X = data[0].values
y = data[1].values

# 将文本转换为数字序列
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000)
tokenizer.fit_on_texts(X)
X = tokenizer.texts_to_sequences(X)

# 将数字序列填充到相同长度
max_len = max(len(x) for x in X)
X = pad_sequences(X, maxlen=max_len)

# 构建卷积神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(1000, 128, input_length=max_len))
model.add(Conv1D(64, 5, activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X, y, validation_split=0.2, epochs=10)

# 预测新数据
new_text = ['This is a good product']
new_text = tokenizer.texts_to_sequences(new_text)
new_text = pad_sequences(new_text, maxlen=max_len)
prediction = model.predict(new_text)
print(prediction)

在上面的代码中，首先读入数据，然后使用 Keras 的 Tokenizer 类将文本转换为数字序列，并将数字序列填充到相同的长度。接着构建卷积神经网络模型，包括嵌入层、卷积层、全局最大池化层、全连接层和 Dropout 层。最后，使用训练好的模型预测新数据。