python代码人工神经网络读取csv文件用于回归分析
时间: 2023-07-18 22:13:09 浏览: 48
以下是一个简单的示例代码,用于读取CSV文件并使用人工神经网络进行回归分析:
```python
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 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=0)
# 创建神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, ), activation='relu', solver='adam', max_iter=1000)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 输出结果
print(y_pred)
```
需要注意的是,这个示例代码中使用了sklearn库的MLPRegressor类来创建神经网络模型,并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。在实际应用中,还需要进行更多的数据预处理、调参等操作以优化模型性能。