wine_data=pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv') data=wine_data.iloc[:,1:] target=wine_data.iloc[:,0] data1=wine_data.iloc[:,1:333] data2=wine_data.iloc[:,333:] y_known = data1=wine_data.iloc[:,1:333] y_unknown = data2=wine_data.iloc[:,333:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1])) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=300)
时间: 2024-01-15 18:05:44 浏览: 25
这段代码是对读取的csv文件进行了一些数据预处理和机器学习模型的训练。首先,将读取的数据分为三个部分:全部数据(data)、目标变量(target)、已知目标变量(y_known)和未知目标变量(y_unknown)。其中,已知目标变量和未知目标变量分别是全部数据的前333列和后面的列。接着,将已知目标变量和全部数据的前333列作为训练集,使用train_test_split函数将其划分为80%的训练集和20%的测试集。然后,使用Keras库中的Sequential函数创建一个神经网络模型,该模型包含两个隐藏层和一个输出层,每个隐藏层包含64个神经元。其中,第一个隐藏层的输入维度为训练集的列数。在模型的编译过程中,使用adam优化器和binary_crossentropy损失函数,并记录模型的准确率。最后,使用fit函数对模型进行300个epoch的训练。
相关问题
wine_data=pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv')
这段代码是使用pandas库中的read_csv函数读取一个csv文件,文件路径为'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv',并将读取的数据存储在名为wine_data的变量中。这个csv文件可能包含有关葡萄酒的数据,例如酒的名称、品种、产地、酒精含量、评分等信息。读取csv文件后,可以使用pandas库中的各种函数来处理和分析这些数据。
wine_data=pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv') data=wine_data.iloc[:,1:] target=wine_data.iloc[:,0] data1=wine_data.iloc[:,1:333] data2=wine_data.iloc[:,333:] y_known = data1=wine_data.iloc[:,1:333] y_unknown = data2=wine_data.iloc[:,333:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1])) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=300)错误在哪
这段代码有一个错误:在定义y_known时,代码重复赋值了y_known和data1,导致y_known的取值与实际意图不符。下面是修改后的代码:
```
wine_data = pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv')
data = wine_data.iloc[:,1:]
target = wine_data.iloc[:,0]
data1 = wine_data.iloc[:,1:333]
data2 = wine_data.iloc[:,333:]
y_known = wine_data.iloc[:,0] # 修改此行代码
y_unknown = data2
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1)
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1]))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=300)
```
修改后的代码将y_known的取值设为全部数据的第0列,即目标变量列。
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