DBN诊断模型在数据集中调价扰动的代码

以下是使用DBN诊断模型在数据集中调价扰动的示例代码：

首先，我们需要导入所需的库和模块：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from dbn.tensorflow import SupervisedDBNRegression

接下来，我们需要加载数据集并对其进行标准化：

# 加载数据集
data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')

# 将数据集分为特征向量和目标向量
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

然后，我们可以将数据集分为训练集和测试集：

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以使用DBN模型进行训练和预测：

# 定义DBN模型并进行训练
dbn = SupervisedDBNRegression(hidden_layers_structure=[256, 128],
                              learning_rate_rbm=0.01,
                              learning_rate=0.01,
                              n_epochs_rbm=10,
                              n_iter_backprop=100,
                              batch_size=32,
                              activation_function='relu')
dbn.fit(X_train, y_train)

# 使用DBN模型进行预测
y_pred = dbn.predict(X_test)

最后，我们可以计算预测结果的均方根误差（RMSE）：

# 计算RMSE
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print('RMSE:', rmse)

如果我们想在数据集中添加调价扰动，可以如下所示：

# 添加调价扰动
X_train_adjusted = X_train * 1.05
X_test_adjusted = X_test * 1.05

# 使用DBN模型进行预测
y_pred_adjusted = dbn.predict(X_test_adjusted)

# 计算RMSE
rmse_adjusted = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred_adjusted))
print('RMSE with adjustment:', rmse_adjusted)

这将计算使用调价扰动后的预测结果的RMSE。