利用PCA主成分分析法和CNN卷积神经网络预测上市公司退市风险的Python代码

对于PCA主成分分析法，可以使用sklearn库中的PCA模块进行实现，代码如下：

from sklearn.decomposition import PCA

# 假设X为数据集，n_components为主成分数量
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

对于CNN卷积神经网络预测上市公司退市风险，可以使用Keras库进行实现，代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D

# 假设X为数据集，y为标签
# 定义CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=X.shape[1:]))
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(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(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2)

其中，Conv2D表示卷积层，MaxPooling2D表示最大池化层，Dropout表示随机失活层，Flatten表示平展层，Dense表示全连接层。在训练模型时，需要指定批量大小batch_size、迭代次数epochs，以及验证集比例validation_split。