1. BP神经网络代码(可以自行使用sklearn的开源包) 2. 心电图信号数据,总数据量为10万(因为算法的时间问题,可以不用全部数据)。1. 通过Python读取全部数据;2. 数据量过大,请每个类随机抽取1000个样本; 3. 构建数据训练集(0.7)、验证集(0.3); 4. 通过BP神经网络进行样本类型的训练;
时间: 2024-02-06 19:09:54 浏览: 49
以下是使用sklearn的BP神经网络代码:
```python
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('heart.csv')
# 随机抽取1000个样本
data = data.sample(n=1000)
# 分离特征和标签
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
# 构建训练集和验证集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
# 构建模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)
# 验证模型
accuracy = mlp.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
其中,`heart.csv` 是心电图信号数据的文件,包含了特征和标签。特征包括年龄、性别、胸痛类型等,标签为1或0,表示是否患有心脏病。我们首先读取全部数据,然后随机抽取1000个样本。接着,我们将数据分为训练集和验证集,其中训练集占70%,验证集占30%。最后,我们构建BP神经网络模型,并使用训练集进行训练,使用验证集进行验证,输出模型的准确率。