给出神经网络代码,读取excel表,以6个因素判别水源的四种类别
时间: 2023-07-22 09:25:58 浏览: 42
好的,以下是一个简单的神经网络代码,可以读取excel表格数据并使用6个因素来判别水源的4种类别。需要使用的库包括pandas、numpy、tensorflow等。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 读取excel表
data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 数据预处理
X = data.iloc[:, :6].values
Y = data.iloc[:, 6:].values
# 将数据集分为训练集和测试集
split = int(0.8 * len(data))
X_train, Y_train = X[:split], Y[:split]
X_test, Y_test = X[split:], Y[split:]
# 构建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, input_shape=(6,), activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(4, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=50, batch_size=16, validation_data=(X_test, Y_test))
# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, Y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)
```
这个代码中,我们首先读取了一个名为'data.xlsx'的excel表格,并将其中的前6列数据作为输入因素X,将最后4列数据作为输出因素Y。然后,我们将数据集分为训练集和测试集,并使用Keras API构建了一个简单的神经网络模型。模型有3个全连接层,其中前两个使用ReLU激活函数,最后一层使用softmax激活函数,以输出4种水源的概率分布。模型编译使用Adam优化器和交叉熵损失函数,并在训练过程中使用验证集进行验证。最后,我们评估了模型在测试集上的表现,并输出了测试集上的准确率。