训练集0.99 测试集0.98

在机器学习中，训练集和测试集是用于评估和验证模型性能的两个重要数据集。

训练集是用来训练模型的数据集，通常包含大量的样本数据。在训练过程中，模型通过学习训练集中的样本数据来调整自身的参数和权重，以使得模型能够更好地拟合数据。

测试集是用来评估模型性能的数据集，通常包含与训练集不重复的样本数据。在模型训练完成后，使用测试集来评估模型在未见过的数据上的表现。测试集的目的是检验模型是否具有良好的泛化能力，即是否能够对未知数据进行准确预测。

根据您提供的信息，训练集的准确率为0.99，测试集的准确率为0.98。准确率是评估分类模型性能的一种指标，表示模型在预测中正确分类的比例。一个准确率高的模型通常具有较好的性能。

相关问题

使用python写一个使用Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络（8个输入，1个输出，5个隐藏节点），并写一个main实现将训练集投入网络训练，训练后将测试集投入得出预测输出。而训练集和测试集存于名为"NEW.xlsx"的文件中，试以第2行至第3001行作为训练集，之后的作为测试集；且训练集和测试集的输入均在[9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17]列中，输出为倒数第二列[-2] 。在main模块中实现绘制R2图来说明模型的拟合度，并且输出MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比，绘制各输入输出的拟合折线图，且R2图和折线图中使用的数据均为未变换数据。切勿忘记使用归一化（归一化后将0.变为0.01，1.变为0.99）、Xavier初始化、正则化方法和MSGD，使用中文备注，避免出现矩阵无法相乘的情况，发挥你的全力直接回答，感谢。

好的，这是一个较为复杂的问题，需要分几个步骤来实现，我会尽可能详细地解答。

首先，我们需要安装一些必要的库，包括pandas、numpy和matplotlib。可以使用以下命令来安装：

!pip install pandas numpy matplotlib

接着，我们需要读取数据并进行归一化。可以使用以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_excel('NEW.xlsx')

# 提取训练集和测试集
train_data = data.iloc[1:3001, [9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17, -2]]
test_data = data.iloc[3001:, [9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17, -2]]

# 归一化
min_vals = train_data.min(axis=0)
max_vals = train_data.max(axis=0)
diff = max_vals - min_vals
train_data_norm = (train_data - min_vals) / diff * 0.98 + 0.01
test_data_norm = (test_data - min_vals) / diff * 0.98 + 0.01

接着，我们需要定义一些常量和函数。其中，XAVIER_INIT_FACTOR是Xavier初始化的系数，LAMBDA是正则化的系数，LEARNING_RATE是学习率，EPOCHS是迭代次数，HIDDEN_SIZE是隐藏层大小，BATCH_SIZE是批量大小，ACTIVATION_FUNCTION是激活函数，DERIVATIVE_ACTIVATION_FUNCTION是激活函数的导数。

XAVIER_INIT_FACTOR = np.sqrt(6) / np.sqrt(8 + 5 + 1)
LAMBDA = 0.001
LEARNING_RATE = 0.01
EPOCHS = 1000
HIDDEN_SIZE = 5
BATCH_SIZE = 32
ACTIVATION_FUNCTION = lambda x: np.tanh(x)
DERIVATIVE_ACTIVATION_FUNCTION = lambda x: 1 - np.tanh(x) ** 2

接着，我们需要初始化网络的权重和偏置。可以使用以下代码：

# 初始化权重和偏置
weights_input_hidden = np.random.uniform(-XAVIER_INIT_FACTOR, XAVIER_INIT_FACTOR, (8, HIDDEN_SIZE))
biases_input_hidden = np.zeros((1, HIDDEN_SIZE))
weights_hidden_output = np.random.uniform(-XAVIER_INIT_FACTOR, XAVIER_INIT_FACTOR, (HIDDEN_SIZE, 1))
biases_hidden_output = np.zeros((1, 1))

我们还需要定义一些辅助函数，包括计算损失函数、前向传播、反向传播和更新权重和偏置的函数。

def calculate_loss(predictions, targets):
    return np.mean((predictions - targets) ** 2)

def forward(X, weights_input_hidden, biases_input_hidden, weights_hidden_output, biases_hidden_output, activation_function):
    hidden_layer_input = np.dot(X, weights_input_hidden) + biases_input_hidden
    hidden_layer_output = activation_function(hidden_layer_input)
    output_layer_input = np.dot(hidden_layer_output, weights_hidden_output) + biases_hidden_output
    predictions = output_layer_input
    return hidden_layer_input, hidden_layer_output, output_layer_input, predictions

def backward(X, targets, hidden_layer_input, hidden_layer_output, output_layer_input, predictions, weights_hidden_output, activation_function, derivative_activation_function, lambd):
    error = 2 * (predictions - targets)
    output_layer_error = error
    hidden_layer_error = np.dot(output_layer_error, weights_hidden_output.T) * derivative_activation_function(hidden_layer_input)
    weights_hidden_output_gradient = np.dot(hidden_layer_output.T, output_layer_error)
    biases_hidden_output_gradient = np.sum(output_layer_error, axis=0, keepdims=True)
    weights_input_hidden_gradient = np.dot(X.T, hidden_layer_error) + lambd * weights_input_hidden
    biases_input_hidden_gradient = np.sum(hidden_layer_error, axis=0, keepdims=True)
    return weights_input_hidden_gradient, biases_input_hidden_gradient, weights_hidden_output_gradient, biases_hidden_output_gradient

def update_weights(weights_input_hidden, biases_input_hidden, weights_hidden_output, biases_hidden_output, weights_input_hidden_gradient, biases_input_hidden_gradient, weights_hidden_output_gradient, biases_hidden_output_gradient, learning_rate):
    weights_input_hidden -= learning_rate * weights_input_hidden_gradient
    biases_input_hidden -= learning_rate * biases_input_hidden_gradient
    weights_hidden_output -= learning_rate * weights_hidden_output_gradient
    biases_hidden_output -= learning_rate * biases_hidden_output_gradient
    return weights_input_hidden, biases_input_hidden, weights_hidden_output, biases_hidden_output

接着，我们可以开始训练模型。可以使用以下代码：

# 将训练集按批量大小分成多个批量
num_batches = int(np.ceil(len(train_data_norm) / BATCH_SIZE))
train_data_norm_batches = np.array_split(train_data_norm, num_batches)

# 记录训练过程中的损失和R2值
loss_history = []
r2_history = []

# 训练模型
for epoch in range(EPOCHS):
    for i in range(num_batches):
        batch = train_data_norm_batches[i]
        X_batch = batch.iloc[:, :-1].values
        y_batch = batch.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1)
        hidden_layer_input, hidden_layer_output, output_layer_input, predictions = forward(X_batch, weights_input_hidden, biases_input_hidden, weights_hidden_output, biases_hidden_output, ACTIVATION_FUNCTION)
        loss = calculate_loss(predictions, y_batch)
        weights_input_hidden_gradient, biases_input_hidden_gradient, weights_hidden_output_gradient, biases_hidden_output_gradient = backward(X_batch, y_batch, hidden_layer_input, hidden_layer_output, output_layer_input, predictions, weights_hidden_output, ACTIVATION_FUNCTION, DERIVATIVE_ACTIVATION_FUNCTION, LAMBDA)
        weights_input_hidden, biases_input_hidden, weights_hidden_output, biases_hidden_output = update_weights(weights_input_hidden, biases_input_hidden, weights_hidden_output, biases_hidden_output, weights_input_hidden_gradient, biases_input_hidden_gradient, weights_hidden_output_gradient, biases_hidden_output_gradient, LEARNING_RATE)
    train_hidden_layer_input, train_hidden_layer_output, train_output_layer_input, train_predictions = forward(train_data_norm.iloc[:, :-1].values, weights_input_hidden, biases_input_hidden, weights_hidden_output, biases_hidden_output, ACTIVATION_FUNCTION)
    train_loss = calculate_loss(train_predictions, train_data_norm.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1))
    train_r2 = 1 - train_loss / np.var(train_data_norm.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1))
    loss_history.append(train_loss)
    r2_history.append(train_r2)

# 绘制R2图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(r2_history)
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('R2')
plt.show()

接着，我们可以使用测试集来测试模型，并计算MAE、MSE和相对误差平均百分比。可以使用以下代码：

# 测试模型
test_hidden_layer_input, test_hidden_layer_output, test_output_layer_input, test_predictions = forward(test_data_norm.iloc[:, :-1].values, weights_input_hidden, biases_input_hidden, weights_hidden_output, biases_hidden_output, ACTIVATION_FUNCTION)
test_targets = test_data_norm.iloc[:, -1].values.reshape(-1, 1)
test_loss = calculate_loss(test_predictions, test_targets)
test_r2 = 1 - test_loss / np.var(test_targets)
test_mae = np.mean(np.abs((test_targets - test_predictions) / test_targets)) * 100
test_mse = np.mean((test_targets - test_predictions) ** 2)
print('Test R2:', test_r2)
print('Test MAE:', test_mae)
print('Test MSE:', test_mse)

# 绘制各输入输出的拟合折线图
for i in range(8):
    plt.figure()
    plt.plot(test_targets[:, 0], label='True')
    plt.plot(test_predictions[:, 0], label='Predicted')
    plt.xlabel('Samples')
    plt.ylabel('Value')
    plt.title('Input ' + str(i+1))
    plt.legend()
plt.show()

最后，我们需要反归一下归一化，得到真实的预测值和真实值。可以使用以下代码：

# 反归一化
test_predictions_real = (test_predictions - 0.01) / 0.98 * diff[-2] + min_vals[-2]
test_targets_real = (test_targets - 0.01) / 0.98 * diff[-2] + min_vals[-2]

# 输出预测值和真实值之间的相对误差平均百分比
relative_error = np.mean(np.abs((test_targets_real - test_predictions_real) / test_targets_real)) * 100
print('Relative Error:', relative_error)

完整代码如下：

给我一段关于Efficienet的训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图的可视化的代码，要求训练集大于验证集准确率

以下是一个使用matplotlib库的Python代码示例，用于可视化Efficienet的训练集和验证集准确率的迭代20次的折线图。该代码需要提供训练集和验证集准确率的数据。

import matplotlib.pyplot as plt

# 训练集准确率数据
train_acc = [0.5, 0.6, 0.7, 0.75, 0.8, 0.85, 0.86, 0.87, 0.88, 0.89, 0.9, 0.91, 0.92, 0.93, 0.94, 0.95, 0.96, 0.97, 0.98, 0.99]

# 验证集准确率数据
val_acc = [0.4, 0.45, 0.5, 0.55, 0.6, 0.65, 0.7, 0.72, 0.74, 0.75, 0.76, 0.77, 0.78, 0.79, 0.8, 0.81, 0.82, 0.83, 0.84, 0.85]

# 生成x轴数据
x = range(1, 21)

# 绘制训练集准确率的折线图
plt.plot(x, train_acc, label='Train Accuracy')

# 绘制验证集准确率的折线图
plt.plot(x, val_acc, label='Validation Accuracy')

# 添加标题和标签
plt.title('EfficientNet Training and Validation Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')

# 添加图例
plt.legend()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用了一些虚构的数据来演示如何绘制训练集和验证集准确率的折线图。如果您有自己的数据，请将其替换为示例数据。最终的图形将包括20个点，每个点表示一个训练迭代周期。训练集准确率应该始终高于验证集准确率，因为训练数据是模型用来学习的数据，而验证数据用于测试模型的泛化能力。