from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('检泵周期(d)_log',axis=1) #生成特征集 y=data['检泵周期(d)_log'] #生成labels集 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3) #生成训练集和测试集 #建立回归模型 from sklearn.neural_network import MLPRegressor #model = MLPRegressor(solver='adam', hidden_layer_sizes=(30,30), random_state=1) model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(30,30), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error #训练集模型评估 y_train_pred=model.predict(X_train) mse=mean_squared_error(y_train,y_train_pred) mae=mean_absolute_error(y_train,y_train_pred) R2=r2_score(y_train,y_train_pred) print("-----训练集模型评价------") print('mse=',mse,'mae=',mae,'R2=',R2) #测试集模型评估 y_test_pred=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_pred) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_pred) R2=r2_score(y_test,y_test_pred) print("-----测试集模型评价------") print('mse=',mse,'mae=',mae,'R2=',R2)

这段代码是使用sklearn库中的神经网络回归模型MLPRegressor对数据进行训练和测试，并输出评估结果。

首先，将数据集中的特征和标签分别存储到变量X和y中；然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集，其中test_size=0.3表示将30%的数据用作测试集。

接下来，定义MLPRegressor模型，其中solver='lbfgs'表示使用LBFGS算法进行优化；hidden_layer_sizes=(30,30)表示有两层隐藏层，每层有30个神经元；random_state=1表示设置随机种子以使结果可重复。然后使用fit函数对训练集进行训练。

最后，使用sklearn.metrics库中的r2_score、mean_squared_error和mean_absolute_error函数对训练集和测试集进行评估，并输出评估结果。其中，r2_score表示R方值，mse表示均方误差，mae表示平均绝对误差。

相关问题

通过现有的heart.csv数据集，找到最佳的max_features在验证集的准确率

首先，要在`heart.csv`数据集中找到最优的`max_features`值以最大化验证集的准确率，我们需要执行以下几个步骤：

1. **加载数据**：使用Pandas库读取CSV文件，了解数据结构，并将其分为特征和目标变量。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('heart.csv')
X = data.drop('target', axis=1)  # 特征
y = data['target']  # 目标变量

2. **数据预处理**：检查缺失值并进行处理（如填充、删除等），如果需要对数值特征进行归一化或标准化。

3. **分割数据**：将数据集划分为训练集和验证集，通常采用80%的数据作为训练集，剩余20%作为验证集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. **模型选择与网格搜索**：使用如`RandomForestClassifier`或`GradientBoostingClassifier`等分类器，并通过`GridSearchCV`进行超参数优化，其中`max_features`就是我们要找的最佳参数。这里假设我们用的是随机森林。

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {'max_features': [0.5, 0.7, 0.9, 'auto', 'sqrt', 'log2']}
rf = RandomForestClassifier()
grid_search = GridSearchCV(rf, param_grid, cv=5, scoring='accuracy', return_train_score=True)
grid_search.fit(X_train, y_train)

5. **评估结果**：查看`grid_search.best_params_`找到的最优`max_features`值，以及对应的验证集准确率。

best_max_features = grid_search.best_params_['max_features']
val_accuracy = grid_search.best_score_

print(f"Best max_features: {best_max_features}")
print(f"Validation accuracy: {val_accuracy}")

6. **交叉验证**：为了更可靠地评估性能，你可以考虑多次运行网格搜索并计算平均分数。

lightGBM test_lgb

lightGBM是一个高效的梯度提升框架，用于解决许多机器学习中的问题，例如分类，回归和排序。如果您想要测试lightGBM，可以按照以下步骤操作：

1. 安装lightGBM模块。可以通过pip install lightgbm命令来安装。

2. 准备数据集。您需要准备一个数据集，并将其划分为训练集和测试集。

3. 加载数据集。使用pandas或numpy等工具将数据集加载到内存中。

4. 建立模型。使用lightGBM框架建立一个模型，并设置参数。

5. 训练模型。将训练集输入到模型中，并使用fit方法进行训练。

6. 测试模型。将测试集输入到模型中，并使用predict方法进行预测。

7. 评估模型。使用sklearn或其他工具评估模型的性能。

下面是一个简单的示例代码：

import lightgbm as lgb
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 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, random_state=42)

# 建立模型
params = {
    'boosting_type': 'gbdt',
    'objective': 'binary',
    'metric': 'binary_logloss',
    'num_leaves': 31,
    'learning_rate': 0.05,
}
model = lgb.LGBMClassifier(**params)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 测试模型
y_pred = model.predict(X_test)

# 评估模型
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的数据集和问题进行更改和调整。