用python语言写一个有关深度学习的地质灾害易发性评价代码,并表明注释
时间: 2023-03-04 12:51:33 浏览: 88
可以使用Python语言来编写一个用于深度学习的地质灾害易发性评价的代码,具体如下:# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense# 加载数据
df = pd.read_csv("data.csv")# 分割数据为输入和输出
X = df.drop("Hazard_Score", axis=1)
y = df["Hazard_Score"]# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=X.shape[1], 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=150, batch_size=10)# 评估模型
scores = model.evaluate(X, y)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))