修改下列代码第20行的错误:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error #输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) #创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) #预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print(y_pred) #计算均方误差(MSE) mse = mean_squared_error(y, y_pred) #计算均方根误差(RMSE) rmse = np.sqrt(mse) print("均方误差(MSE):", mse) print("均方根误差(RMSE):", rmse)

时间: 2024-04-09 14:31:06 浏览: 70
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) # 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) # 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([[7.41]]) # 修改错误:将数组的形状由 (-1, 1) 改为 (1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print(y_pred) # 计算均方误差(MSE) mse = mean_squared_error(y, y_pred) # 计算均方根误差(RMSE) rmse = np.sqrt(mse) print("均方误差(MSE):", mse) print("均方根误差(RMSE):", rmse)
相关问题

改正下列代码:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4 ]).reshape(-1, 1) y = np.array([ 7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) # 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) # 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print(y_pred) # 计算均方误差(MSE) mse = mean_squared_error(y, y_pred) # 计算均方根误差(RMSE) rmse = np.sqrt(mse) print("均方误差(MSE):", mse) print("均方根误差(RMSE):", rmse)

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error # 输入自变量和因变量 X = np.array([7.36, 7.37, 7.37, 7.39, 7.4]).reshape(-1, 1) y = np.array([7.37, 7.37, 7.39, 7.4, 7.41]) # 创建并训练人工神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(50, 50), activation='relu', solver='adam') model.fit(X, y) # 预测新的自变量对应的因变量 X_new = np.array([7.41]).reshape(-1, 1) y_pred = model.predict(X_new) print(y_pred) # 计算均方误差(MSE) mse = mean_squared_error(y, y_pred) # 计算均方根误差(RMSE) rmse = np.sqrt(mse) print("均方误差(MSE):", mse) print("均方根误差(RMSE):", rmse)

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt data_tr = pd.read_csv('BPdata_tr.txt') # 训练集样本 data_te = pd.read_csv('BPdata_te.txt') # 测试集样本 X=np.array([[0.0499853495508432],[0.334657078469172]]).reshape(1, -1) model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu',random_state=10, max_iter=8000, learning_rate_init=0.3) # 构建模型,调用sklearn实现神经网络算法 model.fit(data_tr.iloc[:, :2], data_tr.iloc[:, 2]) # 模型训练 pre = model.predict(data_te.iloc[:, :2]) # 模型预测 pre1 = model.predict(X) err = np.abs(pre - data_te.iloc[:, 2]).mean() # 模型预测误差 print(pre,end='\n______________________________\n') print(pre1,end='\n++++++++++++++++++++++++++++++++\n') print('误差:',err)

这段代码是一个简单的使用sklearn库实现的多层感知器神经网络回归算法的示例。具体实现步骤如下: 1. 导入相关的库: ``` python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. 读取训练集和测试集数据,并将数据分为输入特征和目标输出两部分: ``` python data_tr = pd.read_csv('BPdata_tr.txt') # 训练集样本 data_te = pd.read_csv('BPdata_te.txt') # 测试集样本 X = np.array([[0.0499853495508432],[0.334657078469172]]).reshape(1, -1) # 预测数据 ``` 3. 构建模型,设置神经网络的参数: ``` python model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu',random_state=10, max_iter=8000, learning_rate_init=0.3) ``` 其中,hidden_layer_sizes表示隐藏层的神经元个数为10,activation表示激活函数使用ReLU,random_state表示随机种子,max_iter表示最大迭代次数,learning_rate_init表示初始学习率。 4. 使用训练集数据训练模型: ``` python model.fit(data_tr.iloc[:, :2], data_tr.iloc[:, 2]) ``` 其中,data_tr.iloc[:, :2]表示取训练集数据的前两列作为输入特征,data_tr.iloc[:, 2]表示取训练集数据的第三列作为目标输出。 5. 使用测试集数据预测模型的输出: ``` python pre = model.predict(data_te.iloc[:, :2]) ``` 其中,data_te.iloc[:, :2]表示取测试集数据的前两列作为输入特征。 6. 对预测结果进行评估,计算预测误差: ``` python err = np.abs(pre - data_te.iloc[:, 2]).mean() print('误差:',err) ``` 其中,data_te.iloc[:, 2]表示取测试集数据的第三列作为目标输出。最后输出预测结果和预测误差。
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import pandas as pd import warnings import sklearn.datasets import sklearn.linear_model import matplotlib import matplotlib.font_manager as fm import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import seaborn as sns data = pd.read_excel(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\data.xlsx') print(data.info()) fig = plt.figure(figsize=(10, 8)) sns.heatmap(data.corr(), cmap="YlGnBu", annot=True) plt.title('相关性分析热力图') plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.show() y = data['y'] X = data.drop(['y'], axis=1) print('************************输出新的特征集数据***************************') print(X.head()) from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) def relu(X): output=np.maximum(0, X) return output def relu_back_propagation(derror_wrt_output,X): derror_wrt_dinputs = np.array(derror_wrt_output, copy=True) derror_wrt_dinputs[x <= 0] = 0 return derror_wrt_dinputs def activated(activation_choose,X): if activation_choose == 'relu': return relu(X) def activated_back_propagation(activation_choose, derror_wrt_output, output): if activation_choose == 'relu': return relu_back_propagation(derror_wrt_output, output) class NeuralNetwork: def __init__(self, layers_strcuture, print_cost = False): self.layers_strcuture = layers_strcuture self.layers_num = len(layers_strcuture) self.param_layers_num = self.layers_num - 1 self.learning_rate = 0.0618 self.num_iterations = 2000 self.x = None self.y = None self.w = dict() self.b = dict() self.costs = [] self.print_cost = print_cost self.init_w_and_b()

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import signal t = np.linspace(0, 2 * np.pi, 128, endpoint=False) x = np.sin(2 * t) print(x) kernel1 = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]) kernel2 = np.array([[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]]) result1 = signal.convolve2d(x.reshape(1, -1), kernel1, mode='same') result2 = signal.convolve2d(x.reshape(1, -1), kernel2, mode='same') fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].imshow(kernel1) axs[1].set_title('Kernel 1') axs[2].imshow(kernel2) axs[2].set_title('Kernel 2') fig.tight_layout() fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].plot(t, result1.flatten()) axs[1].set_title('Result of convolution with kernel 1') axs[2].plot(t, result2.flatten()) axs[2].set_title('Result of convolution with kernel 2') fig.tight_layout() plt.show() # from scipy.signal import pool import numpy as np def pool(signal, window_size, mode='max'): if mode == 'max': return np.max(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) elif mode == 'min': return np.min(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) elif mode == 'mean': return np.mean(signal.reshape(-1, window_size), axis=1) else: raise ValueError("Invalid mode. Please choose 'max', 'min', or 'mean'.") # 对卷积结果进行最大池化 pool_size = 2 result1_pooled = pool(result1, pool_size, 'max') result2_pooled = pool(result2, pool_size, 'max') # 可视化结果 fig, axs = plt.subplots(3, 1, figsize=(8, 8)) axs[0].plot(t, x) axs[0].set_title('Original signal') axs[1].plot(t, result1.flatten()) axs[1].set_title('Result of convolution with kernel 1') axs[2].plot(t[::2], result1_pooled.flatten()) axs[2].set_title('Result of max pooling after convolution with kernel 1') fig.tight_layout() plt.show()给这段代码添加全连接层,每一步公式结果都要出结果图

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