LSTM训练集和测试集不在一个csv文件中，输出混淆矩阵以及总体精度、召回率、F1-score

如果训练集和测试集数据不在同一个CSV文件中，并且你想要输出混淆矩阵以及总体精度、召回率和F1-score，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
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
from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report

2. 加载训练集和测试集数据文件：

train_data = pd.read_csv('train_dataset.csv')  # 读取训练集数据文件
test_data = pd.read_csv('test_dataset.csv')  # 读取测试集数据文件

X_train = train_data.iloc[:, :-1].values  # 提取训练集特征列
y_train = train_data.iloc[:, -1].values  # 提取训练集标签列

X_test = test_data.iloc[:, :-1].values  # 提取测试集特征列
y_test = test_data.iloc[:, -1].values  # 提取测试集标签列

scaler = StandardScaler()  # 标准化特征数据
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

3. 构建并训练LSTM模型：

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

model.fit(X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)), y_train, epochs=10, batch_size=32)

4. 在测试集上进行预测并计算混淆矩阵以及总体精度、召回率和F1-score：

y_pred = model.predict(X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)))
y_pred = (y_pred > 0.5)  # 将预测值转换为二进制标签

# 计算混淆矩阵
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

# 计算分类报告，包括总体精度、召回率和F1-score
report = classification_report(y_test, y_pred)

在上述代码中，`confusion_matrix`函数用于计算混淆矩阵，`classification_report`函数用于计算总体精度、召回率和F1-score。你可以根据需要使用这些结果进行后续分析和解释。请确保训练集和测试集的特征列和标签列在相应的数据文件中，并调整代码中的文件路径和数据处理部分以适应你的数据。