python实现lstm表格分类代码

下面是一个基于 Python 实现的 LSTM 表格分类代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 读取数据并处理
data = pd.read_csv('data.csv')
X = np.array(data.iloc[:,:-1])
y = np.array(data.iloc[:,-1])

# 建立模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=64, validation_split=0.2)

# 评估模型
score, acc = model.evaluate(X, y, batch_size=64)
print('Test score:', score)
print('Test accuracy:', acc)

需要注意的是，在使用上述代码前，你需要先准备好训练数据，并将其存储在名为 `data.csv` 的文件中。此外，在使用此代码前，你还需要安装必要的 Python 库，如 `numpy` 和 `pandas`。