data_pred = (data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0)

这行代码是将读取的预测数据 `data_pred` 进行预处理，即进行特征缩放（feature scaling），使得数据在进行模型训练和预测时更加稳定和准确。

该行代码中，`(data_pred - np.mean(X_train, axis=0))` 表示将 `data_pred` 中的每个特征减去训练集 `X_train` 中该特征的均值，`/ np.std(X_train, axis=0)` 则表示将每个特征除以训练集 `X_train` 中该特征的标准差，从而将数据缩放到均值为 0，标准差为 1 的范围内。

这个预处理步骤可以提高模型的收敛速度和准确度。

相关问题

# 加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) data_pred = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码续写预测代码

# 预测代码
# 将数据预处理后进行预测
data_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
data_pred = (data_pred - np.mean(data_pred, axis=0)) / np.std(data_pred, axis=0)
y_pred = nn.forward(data_pred)
y_pred = y_pred * np.std(y_train) + np.mean(y_train)
print(y_pred)

X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码写预测代码

根据给出的训练代码，可以写出预测代码如下：

# 读取预测数据
data_pred = pd.read_csv('predict_data.csv')

# 特征缩放
data_pred = (data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0)

# 将预测数据转化为 NumPy 数组
data_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values

# 使用训练好的神经网络模型对预测数据进行预测
y_pred = nn.forward(data_pred)

# 输出预测结果
print(y_pred)

在预测代码中，首先读取预测数据，然后对其进行特征缩放，将其转化为 NumPy 数组，最后使用训练好的神经网络模型 `nn` 对预测数据进行预测，得到预测结果 `y_pred`。最后，将预测结果输出即可。