# 模型的加载及使用 print("使用模型进行预测...") filepath="./best_model2222.h5" model = load_model(filepath) # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('shixiongshuju.csv') # 将数据转换为 NumPy 数组 unknown = data.values.astype(np.float32) predicted = model.predict(unknown, verbose=1) print("输入的数据为: ") print(unknown) print("\n预测参数为: ") print(predicted)添加代码,将算得的数值存进新的csv文件里
时间: 2024-02-09 12:12:08 浏览: 35
可以通过以下代码实现将预测结果保存到新的 CSV 文件中:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from tensorflow.keras.models import load_model
# 加载模型
print("使用模型进行预测...")
filepath = "./best_model2222.h5"
model = load_model(filepath)
# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv('shixiongshuju.csv')
# 将数据转换为 NumPy 数组
unknown = data.values.astype(np.float32)
# 进行预测
predicted = model.predict(unknown, verbose=1)
# 将预测结果保存到新的 CSV 文件中
result = pd.DataFrame(predicted, columns=['prediction'])
result.to_csv('predicted_result.csv', index=False)
print("预测结果已保存到 predicted_result.csv 文件中。")
```
这段代码将会把预测结果保存在名为 `predicted_result.csv` 的文件中。请注意,代码中的列名 `prediction` 可以根据实际情况进行修改。