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 15:24:39 浏览: 29
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
解释X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values
当我们从excel表格中读取数据后,一般需要将数据转换为numpy数组或pandas数据框,以便进行后续的数据处理和建模。而在这个程序中,`data`是一个pandas数据框,其中`iloc`是基于整数位置进行索引的方法,`:`表示选取所有行,`:-1`表示选取所有列除了最后一列,`-1`表示选取最后一列。因此,`data.iloc[:, :-1].values`表示选取所有行和除了最后一列的所有列,将其转换为numpy数组,赋值给`X`。同理,`data.iloc[:, -1].values`表示选取所有行和最后一列,将其转换为numpy数组,赋值给`y`。这样做的目的是将特征值和输出变量分开,以便进行训练和测试。
X = data.iloc[ random_indices, :-2].values
这行代码的作用是从数据(data)中根据上面随机选择的索引(random_indices)获取相应的行,并且去掉最后两列(-2表示倒数第二列和最后一列),然后将结果转换为numpy数组。其中,data.iloc是pandas中的函数,第一个参数random_indices是要选择的行的索引,第二个参数[:-2]表示要选择的列范围,即从第一列到倒数第三列,最后的.values表示将结果转换为numpy数组。这行代码的作用是获取20行数据的前N-2列的值,其中N是数据的列数。
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