bp神经网络python糖尿病

时间: 2023-06-12 18:03:15 浏览: 33
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: ```python 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: ```python # 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: ```python # 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: ```python 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: ```python # 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。

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