X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE')根据此代码写预测代码
时间: 2023-12-24 22:24:39 浏览: 106
根据给出的训练代码,可以写出预测代码如下:
```
# 读取预测数据
data_pred = pd.read_csv('predict_data.csv')
# 特征缩放
data_pred = (data_pred - np.mean(X_train, axis=0)) / np.std(X_train, axis=0)
# 将预测数据转化为 NumPy 数组
data_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
# 使用训练好的神经网络模型对预测数据进行预测
y_pred = nn.forward(data_pred)
# 输出预测结果
print(y_pred)
```
在预测代码中,首先读取预测数据,然后对其进行特征缩放,将其转化为 NumPy 数组,最后使用训练好的神经网络模型 `nn` 对预测数据进行预测,得到预测结果 `y_pred`。最后,将预测结果输出即可。
相关问题
X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values
这段代码使用了 Pandas 库中的 `iloc` 方法,从数据集中分别选取了除最后一列以外的所有列作为输入数据 `X`,选取了最后一列作为输出数据 `y`。具体来说,代码中的 `data` 变量应该是一个 Pandas 数据框(DataFrame)类型的数据集。`iloc` 方法是 Pandas 中用于通过行号和列号进行索引的方法。`iloc[:, :-1]` 表示选取所有行,但是只选取从第一列到倒数第二列的所有列,即除最后一列以外的所有列;`iloc[:, -1:]` 表示选取所有行,但是只选取最后一列。`values` 方法是 Pandas 中用于将数据框转换为 numpy 数组的方法。因此,最终得到的 `X` 和 `y` 都是 numpy 数组类型的数据。这里的 `:` 表示选取该维度上的所有元素。
X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values
这是一个典型的从 Pandas DataFrame 中获取特征矩阵和标签向量的代码片段。其中 `data` 是一个 DataFrame,它包含了特征和标签。`iloc[:, :-1]` 表示选取除了最后一列以外的所有列作为特征,`:, -1` 表示选取最后一列作为标签。`values` 属性将 DataFrame 转换为 Numpy 数组,以便在机器学习算法中使用。
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