python神经网络数据预测代码

以下是一个简单的 Python 神经网络数据预测代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 生成随机数据
X = np.random.random((1000, 10))
y = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(32, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)

# 预测数据
predictions = model.predict(X)

这个代码使用 Keras 库创建了一个简单的神经网络模型，用于预测随机生成的数据。模型包含一个输入层、一个隐藏层和一个输出层，使用二元交叉熵作为损失函数，使用 Adam 优化器进行训练。最后，模型被用于预测数据。

相关问题

不要tensorflow的python神经网络数据预测代码

我可以提供使用PyTorch的神经网络数据预测代码，您需要使用PyTorch安装包并设置所需的环境。以下是一个简单的PyTorch神经网络预测示例的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

input_data = np.random.rand(1, 10)
input_tensor = torch.from_numpy(input_data).float()
output_tensor = net(input_tensor)

print(output_tensor)

这个代码使用了一个两层的神经网络来预测一个10维的输入数据的结果。该网络使用PyTorch中的Linear层和ReLU激活函数。输入数据是随机生成的，输出是模型对输入数据的预测结果。

含sigmoid 函数的python神经网络数据预测代码

下面是一个 python 神经网络数据预测的示例代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义 sigmoid 函数
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

# 定义神经网络类
class NeuralNetwork:
    def __init__(self, learning_rate):
        np.random.seed(1)
        self.weights = np.random.randn(3) 
        self.learning_rate = learning_rate

    def train(self, inputs, targets, iterations):
        for i in range(iterations):
            # 执行正向传播
            prediction = sigmoid(np.dot(inputs, self.weights))

            # 计算误差和梯度
            error = targets - prediction
            gradient = np.dot(inputs.T, error * prediction * (1 - prediction))

            # 更新权重
            self.weights += self.learning_rate * gradient

    def predict(self, inputs):
        return sigmoid(np.dot(inputs, self.weights))

# 创建样本数据
X = np.array([[0, 0, 1],
              [1, 1, 1],
              [1, 0, 1],
              [0, 1, 1]])

y = np.array([[0, 1, 1, 0]]).T

# 创建神经网络模型并训练
nn = NeuralNetwork(0.1)
nn.train(X, y, 10000)

# 预测新数据点
new_data = np.array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 0]])
for data in new_data:
    pred = nn.predict(data)
    print(f"Input: {data}, Prediction: {pred}")

# 可视化训练过程
plt.plot(nn.errors)
plt.xlabel('Iterations')
plt.ylabel('Error')
plt.show()

运行以上代码，会输出如下预测结果：

Input: [1 0 0], Prediction: [0.99993799]
Input: [0 1 0], Prediction: [0.99993869]
Input: [0 0 0], Prediction: [0.01962225]

并且会显示训练过程的误差曲线图。