帮我用python写一段以田纳伊斯曼化工过程数据集作为输入的故障检测代码
时间: 2024-05-02 16:19:21 浏览: 13
Sure! 首先,我们需要安装一些必要的库,比如pandas、numpy、scikit-learn和keras。在安装完这些库之后,我们可以读入田纳伊斯曼化工过程数据集,然后对数据进行预处理和归一化。代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 读入数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 预处理数据
X = df.drop('fault', axis=1)
y = df['fault']
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(units=32, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=128)
# 预测结果
y_pred = model.predict(X)
# 输出结果
print(y_pred)
```
这段代码可以对田纳伊斯曼化工过程数据集进行故障检测,具体的表现体现在模型输出的y_pred中。希望能够帮到你!