scaled_train = train.values
时间: 2024-05-28 13:14:32 浏览: 14
这行代码将 Pandas 数据框(DataFrame)对象 `train` 转换为 NumPy 数组(numpy.ndarray)。更具体地说,`train.values` 会返回一个由 `train` 的值构成的二维矩阵,其中行表示样本,列表示特征。这个矩阵可以用于训练机器学习模型,因为很多机器学习模型的输入需要是 NumPy 数组而不是 Pandas 数据框。
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import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.models import load_model model = load_model('model.h5') # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 对输入和输出数据进行归一化 scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) X = scaler_X.fit_transform(X) scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6)) y = scaler_y.fit_transform(y) # 将数据集分成训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # 创建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Dense(units=4, input_dim=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=36, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='relu')) model.add(Dense(units=4, activation='linear')) # 编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=1257) # 评估模型 score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=30) print('Test loss:', score) # 使用训练好的模型进行预测 X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) y_pred = model.predict(X_test_scaled) # 对预测结果进行反归一化 y_pred_int = scaler_y.inverse_transform(y_pred).round().astype(int) # 构建带有概率的预测结果 y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred_int, columns=data.columns[:4]) mse = ((y_test - y_pred) ** 2).mean(axis=None) y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_int - y_test) ** 2).mean(axis=None)) # 过滤掉和值超过6或小于6的预测值 y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :4].sum(axis=1) == 6)] # 去除重复的行 y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates() # 重新计算低于1.2的 Probability 值 low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.5].index for i in low_prob_indices: y_pred_int_i = y_pred_int[i] y_test_i = y_test[i] mse_i = ((y_test_i - y_pred_int_i) ** 2).mean(axis=None) new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_int_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None)) y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i # 打印带有概率的预测结果 print('Predicted values with probabilities:') print(y_pred_filtered)这段代码有问题,你帮忙改一下
经过仔细查看代码,我发现问题出在第7行和第8行。它们应该分别是:
```python
X = data.iloc[:, :4].values
y = data.iloc[:, 4].values.reshape(-1, 1)
```
这样就可以将输入数据和输出数据正确地分离开来了。同时,第37行的 `y_test` 应该是 `y_test_scaled`。修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.models import load_model
model = load_model('model.h5')
# 读取Excel文件
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4')
# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, :4].values
y = data.iloc[:, 4].values.reshape(-1, 1)
# 对输入和输出数据进行归一化
scaler_X = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6))
X = scaler_X.fit_transform(X)
scaler_y = MinMaxScaler(feature_range=(0, 6))
y = scaler_y.fit_transform(y)
# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 使用训练好的模型进行预测
X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test)
y_test_scaled = scaler_y.transform(y_test)
y_pred_scaled = model.predict(X_test_scaled)
# 对预测结果进行反归一化
y_pred = scaler_y.inverse_transform(y_pred_scaled)
# 构建带有概率的预测结果
y_pred_prob = pd.DataFrame(y_pred, columns=['Prediction'])
mse = ((y_test_scaled - y_pred_scaled) ** 2).mean(axis=None)
y_pred_prob['Probability'] = 1 / (1 + mse - ((y_pred_scaled - y_test_scaled) ** 2).mean(axis=None))
# 过滤掉和值超过6或小于1的预测值
y_pred_filtered = y_pred_prob[(y_pred_prob.iloc[:, :1].sum(axis=1) <= 6) & (y_pred_prob.iloc[:, :1].sum(axis=1) >= 1)]
# 去除重复的行
y_pred_filtered = y_pred_filtered.drop_duplicates()
# 重新计算低于1.2的 Probability 值
low_prob_indices = y_pred_filtered[y_pred_filtered['Probability'] < 1.2].index
for i in low_prob_indices:
y_pred_i = y_pred[i]
y_test_i = y_test[i]
mse_i = ((y_test_i - y_pred_i) ** 2).mean(axis=None)
new_prob_i = 1 / (1 + mse_i - ((y_pred_i - y_test_i) ** 2).mean(axis=None))
y_pred_filtered.at[i, 'Probability'] = new_prob_i
# 打印带有概率的预测结果
print('Predicted values with probabilities:')
print(y_pred_filtered)
```
请注意,这段代码需要在正确的环境中运行,且文件路径需要根据实际情况修改。
将这段matlab语言转为python语言:res = xlsread('C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx'); %% 划分训练集和测试集 temp = 1:1:449919; P_train = res(temp(1: 349920), 1: 11)'; T_train = res(temp(1: 349920), 12)'; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(349920: end), 1: 11)'; T_test = res(temp(349920: end), 12)'; N = size(P_test, 2); %% 数据归一化 [P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1); P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input); t_train = categorical(T_train)'; t_test = categorical(T_test )'; %% 数据平铺 % 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式 % 也可以平铺成2维数据,以及3维数据,需要修改对应模型结构 % 但是应该始终和输入层数据结构保持一致 p_train = double(reshape(P_train, 11, 1, 1, M)); p_test = double(reshape(P_test , 11, 1, 1, N));
下面是将上述 Matlab 代码转换为 Python 代码的结果:
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import numpy as np
# 读取Excel文件
res = pd.read_excel(r'C:\Users\yudegui\Desktop\任务3\jiangwei.xlsx')
# 划分训练集和测试集
temp = np.arange(1, 449920)
P_train = res.iloc[temp[:349920], :11].T.values
T_train = res.iloc[temp[:349920], 11].T.values
M = P_train.shape[1]
P_test = res.iloc[temp[349920:], :11].T.values
T_test = res.iloc[temp[349920:], 11].T.values
N = P_test.shape[1]
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
P_train_scaled = scaler.fit_transform(P_train.T).T
P_test_scaled = scaler.transform(P_test.T).T
ps_input = scaler.get_params()
t_train = pd.get_dummies(T_train).T.values
t_test = pd.get_dummies(T_test).T.values
# 数据平铺
p_train = P_train_scaled.reshape(11, 1, 1, M).astype(float)
p_test = P_test_scaled.reshape(11, 1, 1, N).astype(float)
```
请确保在运行此代码之前已导入所需的库,并且确保 Excel 文件的路径是正确的。此外,我还假设 Excel 文件中的数据已经按照你的要求进行了排列。在 Python 中,我们使用 pandas 库来读取 Excel 文件,并且使用 sklearn 库中的 MinMaxScaler 类来进行数据归一化。最后,使用 numpy 库来进行数组的重塑操作。