def machine_study_forecast(df): df1=clean_date(df) middle_time = pd.to_datetime('2014-12-14') df1['date'] = pd.to_datetime(df1['date']) df2 = df1[df1['date'] > middle_time] df3 = df1[df1['date'] <= middle_time] df_train=pd.get_dummies(df3['behavior_type'],prefix='behavior_type') print(df_train) y=df_train.behavior_type_4.values y = y.reshape(-1, 1) x=df_train.drop(columns=['behavior_type_4']) x=pd.concat([df3,x],axis=1) x=x.drop(columns=['behavior_type']) print(x) print(y) x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0) ann = Sequential() # 创建一个序贯ANN(Artifical Neural Network)模型 ann.add(Dense(units=8, input_dim=8, activation='relu')) # 添加输入层 ann.add(Dense(units=16, activation='relu')) # 添加隐层 ann.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')) # 添加输出层 ann.summary() # 显示网络模型(这个语句不是必须的) # SVG(model_to_dot(ann, show_shapes=True).create(prog='dot', format='svg')) ann.compile(optimizer='adam', # 优化器 loss='binary_crossentropy', # 损失函数 metrics=['acc']) # 评估指标 history = ann.fit(x_train, y_train, # 指定训练集 epochs=30, # 指定训练的轮次 batch_size=64, # 指定数据批量 validation_data=(x_test, y_test)) # 指定验证集,这里为了简化模型，直接用测试集数据进行验证

这是一段Python代码，用于进行机器学习预测。其中的步骤包括数据清理、数据处理（如对日期进行转换）、对数据进行编码、制定输入和输出变量，并对数据进行训练和测试。最后用到了Keras深度学习框架中的Sequential类。