pddata.iloc[:,2:].head()

Sorry, as an AI language model, I do not have access to any specific dataset or environment to perform this operation. However, I can explain what this operation does in general.

In pandas, `iloc` is used to select data by integer position. The `[:,2:]` indicates that we want to select all rows (`:`) and columns starting from the third column (`2:`) to the end of the dataframe.

So, `pddata.iloc[:,2:].head()` will return the first five rows of the dataframe `pddata` starting from the third column to the end of the dataframe.

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import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 data=pd.read_csv('Advertisement.csv') x=data.iloc[:,:-1] y=data.iloc[:,-1] print(data.head(5)) #建立模型 model=tf.keras.Sequential() #10个神经元 model.add(tf.keras.layers.Dense(10,input_shape=(3,))) model.add(tf.keras.layers.Dense(1)) model.compile(optimizer='adam',loss='mse')#optimizer = history=model.fit(x,y,epochs=2500) plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')) plt.show() test_data=data.iloc[:3,:-1] result=model.predict(test_data) print(result) print(data.iloc[:3,-1].values)解释每行代码

好的，我来逐行解释每行代码的作用：

1. `import pandas as pd`：导入 Pandas 库，并将其命名为 pd，以便在后面使用。

2. `import numpy as np`：导入 NumPy 库，并将其命名为 np，以便在后面使用。

3. `import tensorflow as tf`：导入 TensorFlow 库，并将其命名为 tf，以便在后面使用。

4. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入 Matplotlib 库，并将其命名为 plt，以便在后面使用。

5. `data=pd.read_csv('Advertisement.csv')`：使用 Pandas 读取名为 Advertisement.csv 的 CSV 文件，并将其存储在名为 data 的 DataFrame 中。

6. `x=data.iloc[:,:-1]`：从 DataFrame 中选择除最后一列以外的所有列，并将其存储在名为 x 的 DataFrame 中。

7. `y=data.iloc[:,-1]`：从 DataFrame 中选择最后一列，并将其存储在名为 y 的 Series 中。

8. `print(data.head(5))`：打印 DataFrame 的前 5 行数据。

9. `model=tf.keras.Sequential()`：创建一个空的 Sequential 模型。

10. `model.add(tf.keras.layers.Dense(10,input_shape=(3,)))`：添加一个具有 10 个神经元和输入形状为 (3,) 的全连接层。

11. `model.add(tf.keras.layers.Dense(1))`：添加一个具有 1 个神经元的输出层。

12. `model.compile(optimizer='adam',loss='mse')`：编译模型，使用 Adam 优化器和均方误差损失函数。

13. `history=model.fit(x,y,epochs=2500)`：训练模型，使用输入数据 x 和目标数据 y，在 2500 个 epochs 中进行训练，并将训练历史记录存储在名为 history 的对象中。

14. `plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'))`：绘制训练历史记录中的损失值随时间的变化曲线。

15. `plt.show()`：显示绘制的曲线。

16. `test_data=data.iloc[:3,:-1]`：从 DataFrame 中选择前 3 行和除最后一列以外的所有列，并将其存储在名为 test_data 的 DataFrame 中。

17. `result=model.predict(test_data)`：使用训练好的模型对测试数据进行预测，并将结果存储在名为 result 的数组中。

18. `print(result)`：打印预测结果。

19. `print(data.iloc[:3,-1].values)`：打印测试数据的真实结果（最后一列的值）。

dataset = pd.read_csv('cifar_train.csv') #dataset = pd.read_csv('heart.csv') #dataset = pd.read_csv('iris.csuv') #sns.pairplot(dataset.iloc[:, 1:6]) #plt.show() #print(dataset.head()) #shuffled_data = dataset.sample(frac=1) #dataset=shuffled_data #index=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13] #dataset.columns=index dataset2=pd.read_csv('test.csv') #X = dataset.iloc[:, :30].values #y = dataset.iloc[:,30].values mm = MinMaxScaler() from sklearn.model_selection import train_test_split #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=0) X_train =dataset.iloc[:,1:].values X_test = dataset2.iloc[:,1:].values y_train = dataset.iloc[:,0].values y_test = dataset2.iloc[:,0].values print(y_train) # 进行独热编码 def one_hot_encode_object_array(arr): # 去重获取全部的类别 uniques, ids = np.unique(arr, return_inverse=True) # 返回热编码的结果 return tf.keras.utils.to_categorical(ids, len(uniques)) #train_y_ohe=y_train #test_y_ohe=y_test # 训练集热编码 train_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_train) # 测试集热编码 test_y_ohe = one_hot_encode_object_array(y_test) # 利用sequential方式构建模型 from keras import backend as K def swish(x, beta=1.0): return x * K.sigmoid(beta * x) from keras import regularizers model = tf.keras.models.Sequential([ # 隐藏层1，激活函数是relu,输入大小有input_shape指定 tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(3072,)), # lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), #tf.keras.layers.Lambda(hanshu, output_shape=None, mask=None, arguments=None), tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 隐藏层2，激活函数是relu tf.keras.layers.Dense(500, activation="relu"), # 输出层 tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax") ])

根据你提供的代码，我注意到你使用了 `MinMaxScaler` 对数据进行预处理。这可能导致数据的形状发生变化，进而导致模型输入的形状不匹配。

请确保在对数据进行预处理之前，将数据转换为正确的形状，并对其进行缩放，以便与模型的输入层匹配。

此外，你可能还需要检查以下几点：

1. 数据集的特征列是否正确地分配给 `X_train` 和 `X_test`，并且标签列是否正确地分配给 `y_train` 和 `y_test`。

2. 确保数据集的特征列和标签列的数量与模型定义中的输入层和输出层匹配。例如，如果你使用了3072个特征列和10个输出类别，那么模型定义中的输入层应该是 `(3072,)`，输出层应该是 `(10,)`。

3. 检查数据集中是否存在缺失值或异常值，并根据需要进行处理。

在修复了这些问题后，你的模型定义应该能够正确地与数据进行匹配。如果问题仍然存在，请提供更多关于数据集和模型定义的信息，以便我能够提供更具体的建议。