利用人工神经网络算法的自编码器模型给4个特征的csv文件进行5分类并输出正确率的python3.8代码

如果你想使用自编码器模型进行特征提取和分类，并输出正确率，可以按照以下代码示例进行操作：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('your_data_file.csv')

# 将特征和标签分开
X = data.drop('label', axis=1)  # 假设标签所在列名为'label'
y = data['label']

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建自编码器模型
input_dim = X_train.shape[1]
encoding_dim = 2  # 自定义编码器层的维度
input_layer = Input(shape=(input_dim,))
encoder_layer = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_layer)
decoder_layer = Dense(input_dim, activation='relu')(encoder_layer)
autoencoder = Model(inputs=input_layer, outputs=decoder_layer)

# 编译和训练自编码器模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
autoencoder.fit(X_train, X_train, epochs=100, batch_size=32, shuffle=True)

# 获取编码器层的输出作为新的特征表示
encoder = Model(inputs=input_layer, outputs=encoder_layer)
X_train_encoded = encoder.predict(X_train)
X_test_encoded = encoder.predict(X_test)

# 将标签进行one-hot编码
num_classes = len(y.unique())
y_train_encoded = to_categorical(y_train, num_classes=num_classes)
y_test_encoded = to_categorical(y_test, num_classes=num_classes)

# 创建多层感知机分类器
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)  # 可根据需要调整隐藏层大小和迭代次数

# 拟合模型
mlp.fit(X_train_encoded, y_train_encoded)

# 在测试集上进行预测
y_pred = mlp.predict(X_test_encoded)

# 计算正确率
accuracy = mlp.score(X_test_encoded, y_test_encoded)
print("Accuracy:", accuracy)

请注意，上述代码中的'your_data_file.csv'需要替换为你实际的数据文件路径，而'label'需要替换为包含标签的列名。此外，代码中使用了自编码器模型来提取特征，并将编码器层的输出作为新的特征表示。然后，将这些新的特征输入到多层感知机分类器中进行训练和预测，并计算正确率。

希望这个代码示例对你有帮助！如果有任何问题，请随时提问。