python实现lstm表格分类代码，包括全部细节

下面是一份使用 Python 实现 LSTM 表格分类代码的例子：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 分离输入和输出
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X = scaler.fit_transform(X)

# 设置训练和测试数据
train_len = int(len(X) * 0.67)
X_train = X[:train_len]
X_test = X[train_len:]
y_train = y[:train_len]
y_test = y[train_len:]

# 将数据转换为 LSTM 需要的格式
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

# 构建 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 评估模型
accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Accuracy: {}".format(accuracy[1]))

其中，`data.csv` 是训练数据集的文件名。可以通过 `pandas` 库读取该文件，分离输入数据和输出数据，并进行归一化处理。

接着，使用 `numpy` 库对数据进行转换，以