机器学习神经网络模型分析性别、年龄、身高、体重、家庭肥胖历史、经常食用高热量食物、食用蔬菜的频率、主餐次数、两餐之间食用食物、是否抽烟、每日饮水量、饮酒、卡路里消耗监测、身体活动频率、使用技术设备的时间、使用的交通工具和肥胖等级等不同因素对个人肥胖的影响代码
时间: 2023-10-03 16:09:45 浏览: 56
以下是使用Python中的Keras库实现神经网络模型对个人肥胖等级进行预测的示例代码:
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# 导入相关库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 定义输入特征和输出
X = np.array([[性别, 年龄, 身高, 体重, 家庭肥胖历史, 经常食用高热量食物, 食用蔬菜的频率, 主餐次数, 两餐之间食用食物, 是否抽烟, 每日饮水量, 饮酒, 卡路里消耗监测, 身体活动频率, 使用技术设备的时间, 使用的交通工具]])
y = np.array([肥胖等级])
# 定义多层感知机模型
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=16, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
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=10)
# 预测结果
result = model.predict(np.array([[性别, 年龄, 身高, 体重, 家庭肥胖历史, 经常食用高热量食物, 食用蔬菜的频率, 主餐次数, 两餐之间食用食物, 是否抽烟, 每日饮水量, 饮酒, 卡路里消耗监测, 身体活动频率, 使用技术设备的时间, 使用的交通工具]]))
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需要注意的是,以上代码仅为示例代码,实际应用中需要根据数据特点进行相应的调整和优化。