深度学习构建预后预测模型代码

深度学习构建预后预测模型代码需要根据具体的数据集和模型架构来编写，下面是一个简单的示例代码，可以供参考：

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.dropna()
data = data[['feature1', 'feature2', 'target']]
dataset = data.values

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(dataset)

# 拆分输入和输出
x_train, y_train = [], []
for i in range(60, len(dataset)):
    x_train.append(scaled_data[i-60:i, 0:2])
    y_train.append(scaled_data[i, 2])
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 2)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 预测结果
inputs = data[len(data)-len(x_train):][['feature1', 'feature2']].values
inputs = scaler.transform(inputs)
inputs = np.reshape(inputs, (1, x_train.shape[1], 2))
prediction = model.predict(inputs)
prediction = scaler.inverse_transform(prediction)
print(prediction)

这段代码实现了一个基于LSTM的预测模型，用来预测目标变量(target)。首先，我们加载数据并进行归一化处理。然后，我们从数据集中提取输入和输出，并将输入(60个时间步长)和输出(x_train和y_train)转换为网络可以处理的形状。接下来，我们构建了一个LSTM模型，并编译它以使用均方误差损失来优化。最后，我们训练模型并使用模型来预测未来的目标变量。