温湿度数据集建立人工神经网络模型的代码
时间: 2024-05-10 21:15:31 浏览: 13
以下是一个简单的Python代码示例,用于建立人工神经网络模型来预测温度和湿度数据集:
```
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score
# 读取数据集
data = pd.read_csv('temperature_humidity_dataset.csv')
# 划分特征和标签
X = data.drop(['Temperature', 'Humidity'], axis=1)
y = data[['Temperature', 'Humidity']]
# 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)
# 建立神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=1000)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估模型
print("R2 score:", r2_score(y_test, y_pred))
```
请注意,上述代码仅用于演示目的,实际上您需要根据您的数据集和问题进行调整和优化。您可能需要进行更多的数据预处理,例如归一化和特征选择。您还可以尝试使用不同的神经网络架构和参数,以获得更好的性能。
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