现在有一个csv文件导入,前23列作为输入层,24和25列作为输出层,且均为数值,要区分训练集和测试集,用sklearn库建立bp神经网络,要有预测结果评估指标,并计算出混淆矩阵

时间: 2024-05-09 15:20:03 浏览: 32
以下是示例代码: ```python import pandas as pd from sklearn.neural_network import MLPRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, confusion_matrix # 读取csv文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 分离输入和输出 X = data.iloc[:, :23] y = data.iloc[:, 23:25] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1) # 建立bp神经网络模型 model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000, random_state=1) # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 预测测试集输出 y_pred = model.predict(X_test) # 计算评估指标 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred) # 输出评估指标 print('Mean squared error:', mse) print('R2 score:', r2) # 计算混淆矩阵 y_pred_class = y_pred.round() cm = confusion_matrix(y_test.values.reshape(-1), y_pred_class.reshape(-1)) # 输出混淆矩阵 print('Confusion matrix:') print(cm) ``` 解释一下上述代码: 1. 首先使用pandas库读取csv文件,然后分离输入和输出,X为前23列,y为第24和25列。 2. 使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集,其中测试集占总数据集的30%。 3. 使用MLPRegressor函数建立bp神经网络模型,hidden_layer_sizes参数指定隐藏层神经元数量为10,max_iter参数指定最大迭代次数为1000,random_state参数指定随机种子为1。 4. 使用fit函数训练模型。 5. 使用predict函数预测测试集输出,并计算评估指标,包括均方误差(mean squared error)和决定系数(R2 score)。 6. 使用round函数将预测结果四舍五入为整数,然后计算混淆矩阵。 7. 输出评估指标和混淆矩阵。 需要注意的是,上述代码中的MLPRegressor函数是用于回归问题的,如果需要解决分类问题,则需要使用MLPClassifier函数,并将输出层的激活函数设置为softmax。此外,还需要根据具体问题设置其他参数,如学习率、正则化参数等。

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