给我一段基于卷积神经网络建立近红外光谱定量预测模型的代码

这里给出一个基于卷积神经网络（CNN）的近红外光谱定量预测模型的代码示例（使用Python和Keras库）：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Conv1D, MaxPooling1D, Flatten
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据
data = pd.read_csv('spectra.csv', header=None)
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
y = y.reshape(-1, 1)
y = scaler.fit_transform(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(units=64, activation='relu'))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1), y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1), y_test, batch_size=32)
print('Test loss:', score)

# 预测
y_pred = model.predict(X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)

说明：

- 在这个示例中，我们使用了一个包含一个卷积层、一个池化层和两个全连接层的CNN模型。
- 我们使用了StandardScaler对数据进行了标准化处理。
- 我们使用了train_test_split将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占20%。
- 我们使用了mse作为损失函数进行模型训练和评估。
- 我们最终得到了模型的测试损失（Test loss）和预测结果（y_pred）。

请注意，这只是一个示例代码，具体的实现可以根据数据集和预测需求进行调整。