使用VGG16提取图像信息 结合身高数据 建立线性回归模型预测成年身高的具体代码

下面是一个示例代码，使用 VGG16 提取图像信息，结合身高数据，建立线性回归模型来预测成年身高：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('height_data.csv')

# 处理图像数据
img_data = []
for filename in data['filename']:
    img = plt.imread(filename)
    img = np.resize(img, (224, 224, 3))
    img_data.append(img)
img_data = np.array(img_data)

# 加载VGG16模型
vgg16 = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 提取图像特征
img_feature = vgg16.predict(img_data)

# 处理身高数据
heights = data['height'].values
ages = data['age'].values

# 将图像特征和身高数据合并
X = np.concatenate((img_feature, ages.reshape(-1, 1)), axis=1)
y = heights.reshape(-1, 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)

# 建立线性回归模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

# 预测身高
y_pred = reg.predict(X_test)

在上面的代码中，我们首先加载数据集，并对图像数据进行处理。然后，我们使用 VGG16 模型提取了图像特征，并将其与年龄数据合并。接着，我们使用 `train_test_split` 函数将数据划分为训练集和测试集，并使用线性回归模型进行训练和预测。需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中还需要根据具体情况进行更多的调整和优化。