怎么循环打开10个命名为accuracy100_0.xls，accuracy100_2.xls，accuracy100_4.xls的文件

你可以使用 Python 中的循环和字符串格式化来实现该操作。下面是一个示例代码：

for i in range(0, 6, 2):
    filename = "accuracy100_{}.xls".format(i)
    # 打开文件并进行操作
    with open(filename, "r") as f:
        # 进行文件操作

上述代码中，使用 `range(0, 6, 2)` 来生成一个从 0 到 5 ，步长为 2 的整数序列。在每次循环中，使用字符串格式化来生成文件名，并使用 `with open` 语句来打开文件并进行操作。

相关问题

请基于“类别1-患病.xls”和“类别2-正常.xls”2个表格的数据确定对该疾病进行预测的最佳模型，利用该模型对test_data目录下“test.xls”表格中的患者进行预测，并在最后一列“预测类别”中标记预测结果，患病标记为“患病”，正常标记为“正常”

为了确定最佳的模型，我们需要对数据进行处理和分析，找到最具有代表性的特征和最适合的分类模型。下面是一个简单的Python代码示例，用于构建二分类神经网络模型并对测试集数据进行预测：

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 读取数据集并进行预处理
data1 = pd.read_excel('类别1-患病.xls')
data2 = pd.read_excel('类别2-正常.xls')
data = pd.concat([data1, data2], axis=0)
x = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
y = np.where(y == '患病', 1, 0)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
x = sc.fit_transform(x)

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

# 建立模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=100, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)

# 预测新数据
test_data = pd.read_excel('test_data/test.xls')
new_x = test_data.iloc[:, :-1].values
new_x = sc.transform(new_x)
predictions = model.predict(new_x)
predictions = np.where(predictions > 0.5, '患病', '正常')
test_data['预测类别'] = predictions
test_data.to_excel('test_data/test_result.xls', index=False)

在这个示例代码中，我们首先读取了两个Excel文件，并将它们拼接成一个数据集。然后使用`StandardScaler`对数据进行归一化，以便于神经网络的训练。接着，我们建立了一个包含一个32个神经元的隐藏层和一个输出层的神经网络模型，并使用`adam`优化器和`binary_crossentropy`损失函数进行模型的编译。模型编译后，我们使用训练集数据进行模型的训练，训练过程中可以使用`validation_data`参数指定验证集。模型训练完成后，我们使用测试集数据对模型进行评估，计算出模型的准确率和损失值。最后，我们使用训练好的模型对测试集数据进行预测，并将预测结果保存到Excel文件中。

需要注意的是，这只是一个简单的二分类神经网络模型的示例代码，实际的模型可能需要根据具体数据情况进行调整和优化。同时，为了防止过拟合，需要采取一些措施，如添加正则化项、使用dropout等。

train_data目录下“类别1-患病.xls”表格为该病已经发病的412位患者的22项指标统计值，“类别2-正常.xls”表格为697位正常人的22项指标统计值。 该疾病为进展性疾病，在真正发病之前较难被发现，附件中train_data目录下“类别3-进展.xls”表格为还未发病，但未来大概率会发病，目前处在不同进展阶段的127位患者。 1.请基于“类别1-患病.xls”和“类别2-正常.xls”2个表格的数据确定对该疾病进行预测的最佳模型，利用该模型对test_data目录下“test.xls”表格中的患者进行预测，并在最后一列“预测类别”中标记预测结果，患病标记为“患病”，正常标记为“正常”，

这是一个典型的二分类问题，可以尝试使用逻辑回归、支持向量机、随机森林等算法进行建模。以下是一种基于Python的实现方法：

1. 首先，读取“类别1-患病.xls”和“类别2-正常.xls”表格的数据，将它们合并成一个数据集，并为每个样本添加一个标签，患病标记为1，正常标记为0。

import pandas as pd

# 读取数据
data1 = pd.read_excel('train_data/类别1-患病.xls')
data2 = pd.read_excel('train_data/类别2-正常.xls')

# 添加标签
data1['label'] = 1
data2['label'] = 0

# 合并数据
data = pd.concat([data1, data2], axis=0, ignore_index=True)

2. 接下来，将数据集划分为训练集和验证集，一般采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为验证集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 划分训练集和测试集
train_data, val_data, train_label, val_label = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=42)

3. 对训练集进行特征工程，一般包括数据清洗、特征选择、特征缩放等步骤。这里可以先尝试使用随机森林进行特征选择。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 特征选择
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf.fit(train_data, train_label)
importance = rf.feature_importances_
index = importance.argsort()[::-1][:10]   # 取前10个重要特征
train_data = train_data.iloc[:, index]
val_data = val_data.iloc[:, index]

4. 训练模型，这里以逻辑回归为例。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 训练模型
lr = LogisticRegression(random_state=42)
lr.fit(train_data, train_label)

5. 在验证集上进行预测，计算准确率、召回率、F1值等指标，调整模型参数。

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 预测验证集
val_pred = lr.predict(val_data)

# 计算指标
print('Accuracy:', accuracy_score(val_label, val_pred))
print('Precision:', precision_score(val_label, val_pred))
print('Recall:', recall_score(val_label, val_pred))
print('F1:', f1_score(val_label, val_pred))

6. 对测试集进行预测，并在最后一列“预测类别”中标记预测结果。

test_data = pd.read_excel('test_data/test.xls')
test_data = test_data.iloc[:, index]   # 取前10个重要特征
test_pred = lr.predict(test_data)

# 标记预测结果
test_data['预测类别'] = ['患病' if x == 1 else '正常' for x in test_pred]
test_data.to_excel('test_data/test_pred.xls', index=False)

注意，以上只是一种简单的实现方法，还可以尝试其他算法、特征工程方法等进行模型优化。