请设计一段代码,使用UCI Machine Learning Repository的电离层数据Ionosphere.csv,以Class(取值为good或bad)未响应变量,估计二分类问题的前馈神经网络模型,其中“class=good”意味着,返回的雷达信号显示电离层存在某种结构;而“Class=bad”则相反,雷达信号直接穿过电离层。所有特征变量均为数值型。要求: (1)载入数据,考察其形状与前5个观测值; (2)根据响应变量Class的取值,查看两类数据所占比重; (3)去掉取值无变化的变量V2,并将数据矩阵中的分类变量设为虚拟变量,; (4)使用参数“random_state=0”,通过分层抽样,随机选取100个观测值作为测试集; (5)以参数“random_state=123”,使用ReLU激活函数,估计包含10个神经元的单隐层前馈神经网络模型,计算测试集的预测准确率,展示混淆矩阵; (6)通过在range(1,21)之间的for循环进行测试,选择最优的神经元数目,并图形化展示。
时间: 2024-03-23 14:37:39 浏览: 17
好的,以下是针对你的问题的代码实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
# (1) 载入数据,考察其形状与前5个观测值
data = pd.read_csv('Ionosphere.csv')
print(data.shape)
print(data.head())
# (2) 根据响应变量Class的取值,查看两类数据所占比重
print(data['Class'].value_counts())
# (3) 去掉取值无变化的变量V2,并将数据矩阵中的分类变量设为虚拟变量
data.drop('V2', axis=1, inplace=True)
data = pd.get_dummies(data, columns=['Class'])
# (4) 使用参数“random_state=0”,通过分层抽样,随机选取100个观测值作为测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['Class_bad', 'Class_good'], axis=1),
data[['Class_bad', 'Class_good']],
test_size=100, random_state=0, stratify=data[['Class_bad', 'Class_good']])
# (5) 以参数“random_state=123”,使用ReLU激活函数,估计包含10个神经元的单隐层前馈神经网络模型,
# 计算测试集的预测准确率,展示混淆矩阵
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', random_state=123)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test.values.argmax(axis=1), y_pred.argmax(axis=1))
print('Accuracy:', accuracy)
print('Confusion Matrix:\n', conf_mat)
# (6) 通过在range(1,21)之间的for循环进行测试,选择最优的神经元数目,并图形化展示
acc_scores = []
for i in range(1, 21):
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(i,), activation='relu', random_state=123)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
acc_scores.append(accuracy)
best_num_neurons = np.argmax(acc_scores) + 1
plt.plot(range(1, 21), acc_scores)
plt.xlabel('Number of Neurons')
plt.ylabel('Accuracy Score')
plt.title('Accuracy Scores vs Number of Neurons')
plt.show()
print('The optimal number of neurons is:', best_num_neurons)
```
请注意,以上代码中,`Ionosphere.csv`文件需要放在当前工作目录下,否则需要提供文件的完整路径。另外,由于每次运行时随机种子的不同,可能会得到略微不同的结果。