帮写一段python实现以下功能,从test.xlsx文件读入三列数据,第一二列为自变量,第三列为因变量,构建神经网络并对其进行训练,前60行为训练集,60行后的数据为测试集,使其在定义域内对此二元函数进行拟合并画图。并显示第一列值为80,第二列值为90时时,预测的第三列值。
时间: 2024-05-12 22:18:45 浏览: 10
以下是可能的实现代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
# 读取数据
data = pd.read_excel('test.xlsx', header=None, usecols=[0, 1, 2])
x1 = np.array(data.iloc[:, 0])
x2 = np.array(data.iloc[:, 1])
y = np.array(data.iloc[:, 2])
# 构建神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(5, 5), activation='relu',
solver='adam', max_iter=1000, random_state=0)
# 划分训练集和测试集
train_x1 = x1[:60]
train_x2 = x2[:60]
train_y = y[:60]
test_x1 = x1[60:]
test_x2 = x2[60:]
test_y = y[60:]
# 训练模型
model.fit(np.column_stack((train_x1, train_x2)), train_y)
# 在定义域内生成网格点并预测
x1_range = np.arange(x1.min(), x1.max(), 0.1)
x2_range = np.arange(x2.min(), x2.max(), 0.1)
xx1, xx2 = np.meshgrid(x1_range, x2_range)
zz = model.predict(np.column_stack((xx1.ravel(), xx2.ravel())))
# 画图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
ax.scatter(x1, x2, y, c='b', marker='o')
ax.plot_surface(xx1, xx2, zz.reshape(xx1.shape), cmap='coolwarm')
ax.set_xlabel('x1')
ax.set_ylabel('x2')
ax.set_zlabel('y')
plt.show()
# 预测特定输入值的输出
x_pred = [[80, 90]]
y_pred = model.predict(x_pred)
print('当第一列值为80,第二列值为90时,预测的第三列值为', y_pred[0])
```
在这个例子中,我们使用了`pandas`库来读取Excel文件中的数据,使用`numpy`库来处理数据和生成网格点,使用`matplotlib`库来画图。我们还使用了`scikit-learn`库中的`MLPRegressor`类来构建神经网络模型并进行训练。
在训练模型之前,我们首先需要读取数据并将其划分为训练集和测试集。在这个例子中,我们使用了前60行作为训练集,后面的数据作为测试集。然后,我们使用训练集来训练神经网络模型,并使用测试集来评估模型的性能。
在训练完成后,我们使用模型在定义域内生成网格点并预测输出,然后使用`matplotlib`库来画出函数曲面。最后,我们使用训练好的模型来预测特定输入值的输出,并将结果打印出来。