from sklearn import metrics print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(Y_validation,y_pred)) print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred)) print('Root Mean Squared Error:',np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred))) print('R2 =',metrics.r2_score(Y_validation,y_pred))请优化

时间: 2024-04-12 11:30:02 浏览: 170
当处理大型数据集时,计算一些评估指标可能会导致内存不足错误。为了优化这段代码,你可以采取以下措施: 1. 分批计算:将验证集分成小批次进行评估,而不是一次性计算所有指标。这样可以减少内存的使用量。示例代码如下: ```python batch_size = 1000 num_batches = len(Y_validation) // batch_size mae = 0 mse = 0 rmse = 0 r2 = 0 for i in range(num_batches): start_idx = i * batch_size end_idx = (i + 1) * batch_size batch_Y_validation = Y_validation[start_idx:end_idx] batch_y_pred = y_pred[start_idx:end_idx] mae += metrics.mean_absolute_error(batch_Y_validation, batch_y_pred) mse += metrics.mean_squared_error(batch_Y_validation, batch_y_pred) r2 += metrics.r2_score(batch_Y_validation, batch_y_pred) mae /= num_batches mse /= num_batches rmse = np.sqrt(mse) r2 /= num_batches print('Mean Absolute Error:', mae) print('Mean Squared Error:', mse) print('Root Mean Squared Error:', rmse) print('R2 =', r2) ``` 2. 释放内存:在每次计算指标后,手动释放不再需要的变量占用的内存。示例代码如下: ```python mae = metrics.mean_absolute_error(Y_validation, y_pred) print('Mean Absolute Error:', mae) del mae mse = metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_pred) print('Mean Squared Error:', mse) del mse rmse = np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation, y_pred)) print('Root Mean Squared Error:', rmse) del rmse r2 = metrics.r2_score(Y_validation, y_pred) print('R2 =', r2) del r2 ``` 通过这些优化措施,你应该能够减少内存的使用,从而避免出现内存不足错误。
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import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight # 读取数据 data = pd.read_csv('database.csv') # 数据预处理 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 特征选择 pca = PCA(n_components=10) X = pca.fit_transform(X) # 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) class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(y_train), y=y_train) # 构建CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) model.fit(X_train, y_train,class_weight=class_weights,epochs=100, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) #检验值 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred) print(auc) print("Accuracy:", accuracy) print('Confusion Matrix:\n', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_pred))

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Conv1D, Dense, Dropout, Flatten, TimeDistributed from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 生成虚拟交通流量数据 def generate_virtual_taxi_data(num_nodes=50, time_steps=288, features=2): np.random.seed(42) # 确保可复现性 base_flow = np.linspace(100, 500, num_nodes) # 基础流量(辆/小时) inflow = np.random.normal(loc=base_flow*0.8, scale=base_flow*0.1, size=(time_steps, num_nodes)) outflow = np.random.normal(loc=base_flow*0.7, scale=base_flow*0.1, size=(time_steps, num_nodes)) # 添加早晚高峰特征 peak_mask = np.zeros((time_steps, num_nodes), dtype=bool) peak_mask[np.logical_or(time_steps*0.25<np.arange(time_steps), time_steps*0.75>np.arange(time_steps))] = True inflow[peak_mask] *= 1.5 outflow[peak_mask] *= 1.3 # 构建完整数据集 traffic_data = np.stack([inflow, outflow], axis=-1) return traffic_data # 创建序列数据 def create_sequences(data, seq_length): X, y = [], [] for i in range(len(data) - seq_length): X.append(data[i:i+seq_length]) y.append(data[i+seq_length]) return np.array(X), np.array(y) # 构建多任务模型 def build_multi_task_model(input_shape): inputs = Input(shape=input_shape) x = tf.keras.layers.TimeDistributed(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'))(inputs) x = tf.keras.layers.TimeDistributed(Flatten())(x) x = tf.keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True)(x) # 分支预测流入和流出 inflow_output = Dense(1, name='inflow')(x) outflow_output = Dense(1, name='outflow')(x) model = Model(inputs, [inflow_output, outflow_output]) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss={'inflow': 'mse', 'outflow': 'mse'}, metrics={'inflow': 'mae', 'outflow': 'mae'}) return model # 主函数 def main(): num_nodes = 50 time_steps = 288 features = 2 seq_length = 12 # 生成虚拟数据 traffic_data = generate_virtual_taxi_data(num_nodes, time_steps, features) print(f"Virtual Traffic Data Shape: {traffic_data.shape}") # 应输出 (288,50,2) # 数据预处理 scaler = StandardScaler() traffic_data_scaled = scaler.fit_transform(traffic_data.reshape(-1, features)).reshape(traffic_data.shape) # 创建序列数据 X, y = create_sequences(traffic_data_scaled, seq_length) # 划分训练集/测试集 split = int(0.8 * X.shape[0]) X_train, X_test = X[:split], X[split:] y_train, y_test = y[:split], y[split:] # 模型训练 model = build_multi_task_model(input_shape=(seq_length, num_nodes, features)) history = model.fit(X_train, {'inflow': y_train[..., 0].reshape(-1, 1), 'outflow': y_train[..., 1].reshape(-1, 1)}, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2) # 结果评估 y_pred_inflow, y_pred_outflow = model.predict(X_test) y_pred_inflow = scaler.inverse_transform(y_pred_inflow).flatten() y_pred_outflow = scaler.inverse_transform(y_pred_outflow).flatten() y_test_inflow = scaler.inverse_transform(y_test[..., 0]).flatten() y_test_outflow = scaler.inverse_transform(y_test[..., 1]).flatten() mae_inflow = mean_absolute_error(y_test_inflow, y_pred_inflow) mae_outflow = mean_absolute_error(y_test_outflow, y_pred_outflow) print(f"MAE Inflow: {mae_inflow:.2f}辆/小时") print(f"MAE Outflow: {mae_outflow:.2f}辆/小时") if __name__ == '__main__': main()帮我修改这段代码

import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) print(fuzzy_pred)获得其运行时间

import numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得结果并分析

果然刚才那个代码““best_val_acc = 0.0for epoch in range(training_epochs): model.train() train_loss = 0.0 train_mae = 0.0 with tqdm(total=len(train_loader), desc=f’Epoch {epoch + 1}/{training_epochs}', unit=‘batch’, position=0, leave=True) as pbar: for X_batch, Y_batch in train_loader: X_batch, Y_batch = X_batch.to(device), Y_batch.to(device) optimizer.zero_grad() output = model(X_batch) loss = criterion(output, Y_batch) #训练过程 loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() output_np = output.detach().cpu().numpy() Y_batch_np = Y_batch.detach().cpu().numpy() output_np_flat = output_np.reshape(output_np.shape[0], -1) Y_batch_np_flat = Y_batch_np.reshape(Y_batch_np.shape[0], -1) mae = mean_absolute_error(Y_batch_np_flat, output_np_flat) train_loss += loss.item() train_mae += mae.item() pbar.set_postfix({'loss': f'{loss.item():.4f}', 'mae': f'{mae.item():.4f}'}) pbar.update(1) train_loss /= len(train_loader) train_mae /= len(train_loader) history['train_loss'].append(train_loss) history['train_mae'].append(train_mae) model.eval() val_loss = 0.0 val_mae = 0.0 val_acc = 0.0 with torch.no_grad(): for X_batch, Y_batch in valid_loader: X_batch, Y_batch = X_batch.to(device), Y_batch.to(device) output = model(X_batch) loss = criterion(output, Y_batch) output_np = output.detach().cpu().numpy() Y_batch_np = Y_batch.detach().cpu().numpy() output_np_flat = output_np.reshape(output_np.shape[0], -1) Y_batch_np_flat = Y_batch_np.reshape(Y_batch_np.shape[0], -1) mae = mean_absolute_error(Y_batch_np_flat, output_np_flat) val_loss += loss.item() val_mae += mae.item() acc = precision_score(Y_batch_np_flat, output_np_flat) val_acc += acc.item() val_loss /= len(valid_loader) val_mae /= len(valid_loader) val_acc /= len(valid_loader) history['val_loss'].append(val_loss) history['val_mae'].append(val_mae) print( f'Epoch {epoch + 1}/{training_epochs}, Train Loss: {train_loss:.4f}, Validation Loss: {val_loss:.4f}, Validation MAE: {val_mae:.4f}') if val_acc > best_val_acc: best_val_acc = val_acc torch.save(model.state_dict(), file_weights) print(f'Best model saved at epoch {epoch + 1} with validation loss {val_loss:.4f}')””,出现这个问题"Traceback (most recent call last): File "/home/featurize/work/trainkanmuacc.py", line 205, in <module> acc = precision_score(Y_batch_np_flat, output_np_flat) File "/environment/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/_param_validation.py", line 214, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "/environment/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py", line 2131, in precision_score p, _, _, _ = precision_recall_fscore_support( File "/environment/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/sklearn/utils/_param_validation.py", line 187, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "/environment/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py", line 1724, in precision_recall_fscore_support labels = _check_set_wise_labels(y_true, y_pred, average, labels, pos_label) File "/environment/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py", line 1501, in _check_set_wise_labels y_type, y_true, y_pred = _check_targets(y_true, y_pred) File "/environment/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/sklearn/metrics/_classification.py", line 104, in _check_targets raise ValueError("{0} is not supported".format(y_type)) ValueError: continuous-multioutput is not supported"

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zhang'xin'ge """ # 导入必要的库和数据 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('D:/MATLAB/data_test/0713_电子版更新.csv') # 将数据集拆分为训练集和测试集,并进行特征缩放: X = data.drop(['体质类型'], axis=1).values y = data['体质类型'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) #使用LSTM算法训练一个分类模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train_scaled.shape[1], 1))) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式: X_train_lstm = X_train_scaled.reshape((X_train_scaled.shape[0], X_train_scaled.shape[1], 1)) X_test_lstm = X_test_scaled.reshape((X_test_scaled.shape[0], X_test_scaled.shape[1], 1)) # 使用训练集对模型进行训练: model.fit(X_train_lstm, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test_lstm, y_test)) # 使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算准确率: y_pred = model.predict_classes(X_test_lstm) accuracy = (y_pred == y_test).mean() print('Accuracy:', accuracy) 出现以下报错,如何解决 File "D:\Anaconda\lib\site-packages\typing_extensions.py", line 137, in _collect_type_vars 'TypedDict', NameError: name '_should_collect_from_parameters' is not defined

# -*- coding: utf-8 -*- """ @author: zhang'xin'ge """ # 导入必要的库和数据 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('D:/MATLAB/data_test/0713_电子版更新.csv') # 将数据集拆分为训练集和测试集,并进行特征缩放: X = data.drop(['体质类型'], axis=1).values y = data['体质类型'].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) #使用LSTM算法训练一个分类模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(X_train_scaled.shape[1], 1))) model.add(Dense(32, activation='relu')) model.add(Dense(9, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 将训练集和测试集转换为LSTM模型需要的输入格式: X_train_lstm = X_train_scaled.reshape((X_train_scaled.shape[0], X_train_scaled.shape[1], 1)) X_test_lstm = X_test_scaled.reshape((X_test_scaled.shape[0], X_test_scaled.shape[1], 1)) # 使用训练集对模型进行训练: model.fit(X_train_lstm, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test_lstm, y_test)) # 使用训练好的模型对测试集进行预测,并计算准确率: y_pred = model.predict_classes(X_test_lstm) accuracy = (y_pred == y_test).mean() print('Accuracy:', accuracy)

import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import PCA from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense, Dropout, Activation from sklearn.metrics import auc, accuracy_score, f1_score, recall_score # 读入数据 data = pd.read_csv('company_data.csv') X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values # 利用LabelEncoder将标签进行编码 encoder = LabelEncoder() y = encoder.fit_transform(y) # 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) # 对特征进行PCA降维 pca = PCA(n_components=17) X_train = pca.fit_transform(X_train) X_test = pca.transform(X_test) # 对数据reshape为符合卷积层输入的格式 X_train = X_train.reshape(-1, 17, 1) X_test = X_test.reshape(-1, 17, 1) # 构建卷积神经网络模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(17, 1))) model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=4, activation='relu')) model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=5, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units=64, activation='relu')) model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test), verbose=1) # 在测试集上评估模型 y_pred = model.predict(X_test) y_pred = np.round(y_pred).flatten() # 计算各项指标 auc_score = auc(y_test, y_pred) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) f1score = f1_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) # 打印输出各项指标 print("AUC score:", auc_score) print("Accuracy:", accuracy) print("F1 score:", f1score) print("Recall:", recall) 这个代码有什么错误

import os import random import numpy as np import cv2 import keras from create_unet import create_model img_path = 'data_enh/img' mask_path = 'data_enh/mask' # 训练集与测试集的切分 img_files = np.array(os.listdir(img_path)) data_num = len(img_files) train_num = int(data_num * 0.8) train_ind = random.sample(range(data_num), train_num) test_ind = list(set(range(data_num)) - set(train_ind)) train_ind = np.array(train_ind) test_ind = np.array(test_ind) train_img = img_files[train_ind] # 训练的数据 test_img = img_files[test_ind] # 测试的数据 def get_mask_name(img_name): mask = [] for i in img_name: mask_name = i.replace('.jpg', '.png') mask.append(mask_name) return np.array(mask) train_mask = get_mask_name(train_img) test_msak = get_mask_name(test_img) def generator(img, mask, batch_size): num = len(img) while True: IMG = [] MASK = [] for i in range(batch_size): index = np.random.choice(num) img_name = img[index] mask_name = mask[index] img_temp = os.path.join(img_path, img_name) mask_temp = os.path.join(mask_path, mask_name) temp_img = cv2.imread(img_temp) temp_mask = cv2.imread(mask_temp, 0)/255 temp_mask = np.reshape(temp_mask, [256, 256, 1]) IMG.append(temp_img) MASK.append(temp_mask) IMG = np.array(IMG) MASK = np.array(MASK) yield IMG, MASK # train_data = generator(train_img, train_mask, 32) # temp_data = train_data.__next__() # 计算dice系数 def dice_coef(y_true, y_pred): y_true_f = keras.backend.flatten(y_true) y_pred_f = keras.backend.flatten(y_pred) intersection = keras.backend.sum(y_true_f * y_pred_f) area_true = keras.backend.sum(y_true_f * y_true_f) area_pred = keras.backend.sum(y_pred_f * y_pred_f) dice = (2 * intersection + 1)/(area_true + area_pred + 1) return dice # 自定义损失函数,dice_loss def dice_coef_loss(y_true, y_pred): return 1 - dice_coef(y_true, y_pred) # 模型的创建 model = create_model() # 模型的编译 model.compile(optimizer='Adam', loss=dice_coef_loss, metrics=[dice_coef]) # 模型的训练 history = model.fit_generator(generator(train_img, train_mask, 4), steps_per_epoch=100, epochs=10, validation_data=generator(test_img, test_msak, 4), validation_steps=4 ) # 模型的保存 model.save('unet_model.h5') # 模型的读取 model = keras.models.load_model('unet_model.h5', custom_objects={'dice_coef_loss': dice_coef_loss, 'dice_coef': dice_coef}) # 获取测试数据 test_generator = generator(test_img, test_msak, 32) img, mask = test_generator.__next__() # 模型的测试 model.evaluate(img, mask) # [0.11458712816238403, 0.885412871837616] 94%

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