bp神经网络输出的两张预测图为什么在一张上

我理解你的问题是：为什么 BP 神经网络输出的两张预测图在同一张图上显示。

可能是因为在绘制第一张图时，没有使用 `plt.show()` 或 `plt.figure()` 命令将图像关闭，导致第二张图绘制在同一张图上。你可以尝试在绘制第一张图后使用 `plt.show()` 命令关闭图像，或者使用 `plt.figure()` 命令创建一个新的图像。例如：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制第一张图
plt.plot(x1, y1)
plt.show()  # 关闭第一张图

# 绘制第二张图
plt.figure()  # 创建一个新的图像
plt.plot(x2, y2)
plt.show()  # 显示第二张图

如果我的理解有误，请提供更多细节或代码，我将尽力帮助你解决问题。

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bp神经网络为什么每次输出的图形不一样

BP 神经网络输出的图形不一样可能有以下几个原因：

1. 初始权重和偏置不同：BP 神经网络的学习依赖于初始权重和偏置，不同的初始权重和偏置可能会导致不同的训练结果。因此，如果每次运行时都使用不同的初始权重和偏置，输出结果可能会不同。

2. 训练数据不同：BP 神经网络的学习还依赖于训练数据，不同的训练数据可能会导致不同的训练结果。因此，如果每次运行时使用不同的训练数据，输出结果可能会不同。

3. 神经网络结构不同：BP 神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量，不同的神经网络结构可能会导致不同的输出结果。

4. 随机性：在 BP 神经网络的训练过程中，可能会使用一些随机化技术，如随机梯度下降，dropout 等，这些随机化技术可能会导致每次运行时输出结果不同。

因此，如果想要使 BP 神经网络的输出结果稳定不变，可以将初始权重和偏置、训练数据、神经网络结构等固定下来，并且不使用随机化技术。

pima 糖尿病预测 bp神经网络 输出网络结构

Pima糖尿病数据集是一个常用的用于机器学习的数据集，其中包含了768个样本和8个特征，其中前7个特征是与患者的医疗指标相关的数值型特征，最后一个特征是二元型特征，用于表示患者是否患有糖尿病。

BP神经网络是一种常用的基于反向传播算法的人工神经网络。下面是一个简单的BP神经网络的输出层网络结构示例，用于二元分类任务：

输入层（8个神经元） -> 隐藏层（10个神经元） -> 输出层（1个神经元）

其中，输入层接收8个特征输入，隐藏层中有10个神经元，输出层只有一个神经元，用于输出二元分类结果。在训练过程中，根据训练数据的不同，可以调整隐藏层神经元的数量、学习率等超参数以提高模型的性能。