已有训练集和测试集的.csv文件,写一个ARMA卷积图卷积神经网络的python代码
时间: 2023-07-20 22:04:31 浏览: 54
以下是一个简单的ARMA卷积图卷积神经网络的Python代码,使用CSV文件作为输入数据:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
# 读取数据
train_data = pd.read_csv('train_data.csv')
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')
# 划分特征和标签
X_train = train_data.iloc[:, :-1].values
y_train = train_data.iloc[:, -1].values
X_test = test_data.iloc[:, :-1].values
y_test = test_data.iloc[:, -1].values
# 数据预处理
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))
# 构建模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(layers.MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(50, activation='relu'))
model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))
```
在该代码中,我们首先读取训练集和测试集的CSV文件,并将特征和标签分开。然后我们对特征进行一些预处理,将其转换为3D张量,以适应卷积层的输入。接下来,我们构建了一个简单的卷积神经网络模型,其中包括一个卷积层、一个池化层、一个Flatten层和两个全连接层。最后,我们编译模型并使用训练数据拟合模型。