写一个基于pytorch的多对多回归预测,特征和标签都存在data.csv中,前四列为特征,其余五十列为标签,将真实值与预测值输出到名为1.xlsx的文档中

时间: 2023-02-11 22:24:55 浏览: 86
假设数据集文件名为"data.csv",读入数据如下: ```python import pandas as pd # 读入csv文件 data = pd.read_csv("data.csv") # 分离特征和标签 X = data.iloc[:, :4] y = data.iloc[:, 4:] ``` 然后可以使用 PyTorch 建立模型并进行训练: ```python import torch import torch.nn as nn from sklearn.model_selection import train_test_split # 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) # 将数据转换为 PyTorch tensor X_train = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) # 定义网络模型 class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(4, 100) self.fc2 = nn.Linear(100, 50) def forward(self, x): x = self.fc1(x) x = self.fc2(x) return x # 初始化网络模型 net = Net() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters()) # 训练模型 for epoch in range(200): # 前向传播 outputs = net(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) # 反向传播并更新权重 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 测试模型 with torch.no_grad(): test_outputs = net(X_test) test_loss = criterion(test_outputs, y_test) # 输出测试结果 print("Test loss: ", test

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