python实现lstm表格分类代码,包括全部细节
时间: 2023-02-25 13:43:36 浏览: 67
好的,下面是一个使用 Python 实现 LSTM 表格分类的代码,包括全部细节:
```
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 读取数据并处理
data = pd.read_csv('table_data.csv')
data = data.values
data = data.reshape(data.shape[0], 1, data.shape[1])
# 建立模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, input_shape=(data.shape[1], data.shape[2])))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=100, batch_size=32)
# 评估模型
scores = model.evaluate(data, labels, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))
```
需要注意的是,这仅仅是一个简单的代码示例,请根据您的实际数据和需求对代码进行调整。