import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neural_network import MLPClassifier import joblib # 读取数据 Xtrain = pd.read_excel('sj_final.xlsx') ytrain = pd.read_excel('water_heater_log.xlsx') test = pd.read_excel('test_data.xlsx') # 训练集测试集区分。 x_train, x_test, y_train, y_test = Xtrain.iloc[:,5:],test.iloc[:,4:-1],ytrain.iloc[:,-1],test.iloc[:,-1] # 标准化 stdScaler = StandardScaler().fit(x_train) x_stdtrain = stdScaler.transform(x_train) x_stdtest = stdScaler.transform(x_test) # 建立模型 bpnn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes = (17,10), max_iter = 200, solver = 'lbfgs',random_state=45) bpnn.fit(x_stdtrain, y_train) # 保存模型 joblib.dump(bpnn,'water_heater_nnet.m') print('构建的模型为：\n',bpnn) 报错如下ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names must be in the same order as they were in fit.

这个错误提示是因为在进行模型训练时，数据集的特征名称顺序与测试数据集的特征名称顺序不一致。你需要检查一下训练集和测试集的特征名称顺序是否一致，如果不一致，可以通过重新调整列的顺序来解决这个问题。你可以使用下面的代码来重新调整列的顺序：

x_train = x_train[x_test.columns]

这样可以将训练集中的特征按照测试集的特征顺序重新排列。然后再重新训练模型即可。

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import time import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout import tkinter as tk from tkinter import ttk from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler from tkinter.messagebox import showinfo # pip install pyserial import serial import serial.tools.list_ports from main import MyClass if __name__ == '__main__': detect = MyClass() def collect_data_click(): detect.on_collect_data_click()

这段代码看起来是一个 Python 脚本，主要包括以下几个部分：

1. 导入需要的库：time、pandas、sklearn、numpy、tensorflow、tkinter、serial 等。

2. 从 tensorflow.keras 中导入 Sequential 和 Dense 两个类，用于搭建神经网络模型。

3. 定义了一个名为 `MyClass` 的类，并创建了一个 `detect` 实例。

4. 定义了一个名为 `collect_data_click()` 的函数，该函数调用了 `detect` 实例的 `on_collect_data_click()` 方法。

其中，`detect` 实例似乎是一个自定义的类对象，`on_collect_data_click()` 方法可能用于启动数据采集。如果需要更详细的分析，建议查看 `MyClass` 类和 `on_collect_data_click()` 方法的源代码。

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt from termcolor import colored as cl import itertools from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.svm import SVC from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from xgboost import XGBClassifier from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 定义模型评估函数 def evaluate_model(y_true, y_pred): accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) precision = precision_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') recall = recall_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') f1 = f1_score(y_true, y_pred, pos_label='Good') print("准确率:", accuracy) print("精确率:", precision) print("召回率:", recall) print("F1 分数:", f1) # 读取数据集 data = pd.read_csv('F:\数据\大学\专业课\模式识别\大作业\数据集1\data clean Terklasifikasi baru 22 juli 2015 all.csv', skiprows=16, header=None) # 检查数据集 print(data.head()) # 划分特征向量和标签 X = data.iloc[:, :-1] y = data.iloc[:, -1] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 6. XGBoost xgb = XGBClassifier(max_depth=4) y_test = np.array(y_test, dtype=int) xgb.fit(X_train, y_train) xgb_pred = xgb.predict(X_test) print("\nXGBoost评估结果：") evaluate_model(y_test, xgb_pred)

这段代码实现了一个使用XGBoost算法进行分类的机器学习模型，并对该模型进行评估。具体步骤如下：

1. 导入需要的库：numpy、pandas、sklearn等。

2. 定义模型评估函数：evaluate_model(y_true, y_pred)，该函数用于计算模型预测结果的准确率、精确率、召回率和F1分数。

3. 读取数据集：使用pandas库的read_csv()函数读取数据集。

4. 划分特征向量和标签：将数据集划分为特征向量X和标签y。

5. 划分训练集和测试集：使用sklearn库的train_test_split()函数将数据集划分为训练集和测试集。

6. 使用XGBoost算法进行分类：使用XGBClassifier类构建XGBoost分类器，并使用fit()函数将训练集拟合到该分类器中。然后，使用predict()函数对测试集进行预测，并将预测结果存储在xgb_pred中。

7. 对模型进行评估：使用evaluate_model()函数对模型进行评估，并输出准确率、精确率、召回率和F1分数等评估结果。

需要注意的是：该代码中的数据集路径可能需要修改为本地数据集路径。