基于numpy与pandas的bp神经网络回归预测relu代码
时间: 2024-03-21 15:44:00 浏览: 19
以下是基于NumPy和Pandas的BP神经网络回归预测代码,使用ReLU激活函数:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 定义ReLU激活函数
def relu(x):
return np.maximum(x, 0)
# 加载训练好的模型
W1 = np.load('W1.npy')
W2 = np.load('W2.npy')
b1 = np.load('b1.npy')
b2 = np.load('b2.npy')
# 加载测试数据
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')
X_test = np.array(test_data.iloc[:, :-1])
y_test = np.array(test_data.iloc[:, -1])
# 对测试数据进行预处理
X_test = (X_test - np.mean(X_test, axis=0)) / np.std(X_test, axis=0)
# 前向传播,得到预测结果
z1 = np.dot(X_test, W1) + b1
a1 = relu(z1)
z2 = np.dot(a1, W2) + b2
y_pred = z2.ravel()
# 计算预测误差
mse = np.mean((y_pred - y_test) ** 2)
print('Mean Squared Error:', mse)
```
与之前的代码相比,主要的区别在于激活函数的定义和前向传播中的使用。在定义ReLU激活函数时,使用了 `np.maximum()` 函数来实现。在前向传播时,使用ReLU激活函数代替了sigmoid激活函数。
需要注意的是,ReLU激活函数可以有效避免梯度消失问题,但在实际应用中需要注意调整学习率等超参数,以避免出现梯度爆炸问题。