利用卷积神经网络CNN预测上市公司退市风险的Python代码

这里提供一个简单的基于CNN的上市公司退市风险预测模型的Python代码，供参考：

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
from keras.utils import np_utils
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.iloc[:, :-1].values.reshape(data.shape[0], 10, 10, 1)
y = data.iloc[:, -1].values

# 将目标变量进行one-hot编码
y = np_utils.to_categorical(y, 2)

# 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)

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(10, 10, 1)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=10, verbose=1, validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

上面的代码中，我们使用了Keras构建了一个简单的CNN模型。该模型包含两个卷积层、一个最大池化层、两个Dropout层和两个全连接层。我们使用了交叉熵作为损失函数，Adam作为优化器，并在训练过程中输出了每个epoch的准确率。

注意，这里的数据集`data.csv`需要自己准备，其中包含了10*10的矩阵数据和二元分类的标签。