4哥特征的csv文件利用transformer模型进行5分类的python代码

要使用Transformer模型进行5分类，你可以使用Hugging Face的`transformers`库中提供的预训练模型和工具。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import torch
from sklearn.model_selection import train_test_split
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取特征列和标签列
features = data['特征列']  # 替换为实际的特征列名
labels = data['标签列']  # 替换为实际的标签列名

# 划分训练集和测试集
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size=0.2)

# 初始化BertTokenizer和BertForSequenceClassification模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased', num_labels=5)  # 5分类，根据实际情况调整

# 编码输入数据
train_encodings = tokenizer(train_features.tolist(), truncation=True, padding=True)
test_encodings = tokenizer(test_features.tolist(), truncation=True, padding=True)

# 转换数据为PyTorch张量
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.tensor(train_encodings['input_ids']),
                                               torch.tensor(train_encodings['attention_mask']),
                                               torch.tensor(train_labels.tolist()))
test_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(torch.tensor(test_encodings['input_ids']),
                                              torch.tensor(test_encodings['attention_mask']),
                                              torch.tensor(test_labels.tolist()))

# 定义训练参数
train_params = {'batch_size': 16,
                'shuffle': True}

# 初始化优化器和学习率调度器
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

# 训练模型
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, **train_params)
model.train()
for epoch in range(10):  # 根据实际情况调整训练轮数
    for batch in train_dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        inputs = {'input_ids': batch[0],
                  'attention_mask': batch[1],
                  'labels': batch[2]}
        outputs = model(**inputs)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
    scheduler.step()

# 测试模型
test_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=16, shuffle=False)
model.eval()
predictions = []
with torch.no_grad():
    for batch in test_dataloader:
        inputs = {'input_ids': batch[0],
                  'attention_mask': batch[1]}
        outputs = model(**inputs)
        _, predicted_labels = torch.max(outputs.logits, dim=1)
        predictions.extend(predicted_labels.tolist())

# 打印预测结果
print(predictions)

在上面的代码中，你需要将 `data.csv` 替换为你的实际数据文件名，并根据实际情况调整特征列和标签列的提取方式。此外，还需要根据实际情况调整预训练模型的选择和训练参数的设置。此示例使用了BERT模型进行文本分类任务，你可以根据需要选择其他模型和调整相关参数。