X_1D_train, X_1D_test, y_1D_train, y_1D_test = train_test_split(Input_1D, Y_CNN, train_size=0.75,test_size=0.25, random_state=101)

这段代码是使用了scikit-learn库中的train_test_split函数，用于将数据集划分为训练集和测试集。具体来说，它将输入数据Input_1D和标签数据Y_CNN按照指定的比例进行划分，其中train_size参数指定了训练集所占比例，test_size参数指定了测试集所占比例，random_state参数用于设置随机种子，以确保每次划分的结果一致。

划分后的结果会分别赋值给X_1D_train、X_1D_test、y_1D_train和y_1D_test四个变量，其中X_1D_train和y_1D_train是训练集的输入数据和标签数据，X_1D_test和y_1D_test是测试集的输入数据和标签数据。

这样的划分可以用于机器学习中的训练和测试过程，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的性能。

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import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.utils.class_weight import compute_class_weight # 读取数据 data = pd.read_csv('database.csv') # 数据预处理 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 特征选择 pca = PCA(n_components=10) X = pca.fit_transform(X) # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) class_weights = compute_class_weight(class_weight='balanced', classes=np.unique(y_train), y=y_train) # 构建CNN模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = X_test.reshape((X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) model.fit(X_train, y_train,class_weight=class_weights,epochs=100, batch_size=64, validation_data=(X_test, y_test)) # 预测结果 y_pred = model.predict(X_test) #检验值 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) auc = roc_auc_score(y_test, y_pred) print(auc) print("Accuracy:", accuracy) print('Confusion Matrix:\n', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:\n', classification_report(y_test, y_pred))

这是一个使用卷积神经网络(CNN)进行二分类的模型，数据经过了标准化和PCA特征选择的预处理。模型使用了一个卷积层(Conv1D)和一个池化层(MaxPooling1D)，然后通过一个全连接层(Dense)输出最终结果。训练过程中使用了类别权重(class_weights)来平衡样本不均衡问题。最终输出了预测值的准确率(accuracy)、ROC曲线下面积(auc)、混淆矩阵(confusion_matrix)和分类报告(classification_report)。

X_scaled, y_scaled = in_and_out(alluse_data) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y_scaled, test_size=0.2, random_state=42) X_test_scaled, y_test_scaled = in_and_out(alluse_data) input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(9,)) reshaped_input = tf.keras.layers.Reshape((9, 1))(input_layer) conv1 = Conv1D(32, 3, activation='relu')(reshaped_input) bi_nlstm = Bidirectional(NLSTM(64, return_sequences=True))(conv1) attention = Attention()([bi_nlstm, bi_nlstm]) flatten = Flatten()(attention) output_layer = Dense(2, activation='linear')(flatten) model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer) model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

这段代码看起来像是一个基于 TensorFlow 的深度学习模型，用于进行回归任务。首先，通过函数 in_and_out() 对所有数据进行标准化处理，然后将数据集分为训练集和测试集。接着，通过 tf.keras.layers 构建了一个深度神经网络模型。模型的输入层为一个 9 维的向量，经过一个 Reshape 层将其转换为 9 行 1 列的矩阵。接着，经过一个卷积层 Conv1D，一个双向的 LSTM 层 Bidirectional(NLSTM)，一个 Attention 层，一个 Flatten 层，最后输出一个 2 维的向量。模型的损失函数为 mse，优化器为 adam。