bp神经网络python糖尿病

以下是一个实现用于预测糖尿病的BP神经网络的Python代码示例：

首先，我们需要导入一些必要的库和模块：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score

接下来，我们将读取一个包含糖尿病患者数据的CSV文件，并将其拆分为训练集和测试集：

# 读取数据
data = pd.read_csv('diabetes.csv')

# 将数据拆分为自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将数据拆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)

接下来，我们将对数据进行标准化处理：

# 对自变量进行标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

然后，我们将定义一个包含一个隐藏层和一个输出层的BP神经网络：

class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        # 初始化权重和偏差
        self.weights1 = np.random.randn(8, 4)
        self.bias1 = np.random.randn(1, 4)
        self.weights2 = np.random.randn(4, 1)
        self.bias2 = np.random.randn(1, 1)

    def sigmoid(self, z):
        # sigmoid函数
        return 1 / (1 + np.exp(-z))

    def sigmoid_derivative(self, z):
        # sigmoid函数的导数
        return self.sigmoid(z) * (1 - self.sigmoid(z))

    def forward(self, X):
        # 前向传播
        self.z1 = np.dot(X, self.weights1) + self.bias1
        self.a1 = self.sigmoid(self.z1)
        self.z2 = np.dot(self.a1, self.weights2) + self.bias2
        self.a2 = self.sigmoid(self.z2)
        return self.a2

    def backward(self, X, y, y_pred):
        # 反向传播
        d2 = (y_pred - y) * self.sigmoid_derivative(self.z2)
        d1 = np.dot(d2, self.weights2.T) * self.sigmoid_derivative(self.z1)
        self.weights2 -= 0.1 * np.dot(self.a1.T, d2)
        self.bias2 -= 0.1 * np.sum(d2, axis=0, keepdims=True)
        self.weights1 -= 0.1 * np.dot(X.T, d1)
        self.bias1 -= 0.1 * np.sum(d1, axis=0)

    def train(self, X, y):
        # 训练模型
        y_pred = self.forward(X)
        self.backward(X, y, y_pred)

    def predict(self, X):
        # 预测结果
        y_pred = self.forward(X)
        y_pred[y_pred > 0.5] = 1
        y_pred[y_pred <= 0.5] = 0
        return y_pred

最后，我们将使用训练集对模型进行训练，并使用测试集对其进行评估：

# 初始化神经网络
nn = NeuralNetwork()

# 训练模型
for i in range(1000):
    nn.train(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = nn.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

这是一个简单的用于预测糖尿病的BP神经网络的Python示例。请注意，此代码仅用于演示目的。在实际应用中，您需要使用更多的技巧和技术来提高模型的准确性和性能。