使用VGG16提取图像信息 结合身高数据 建立线性回归模型预测成年身高的 计算R2和RSME评估模型效果具体代码

下面是一个示例代码，使用 VGG16 提取图像信息，结合身高数据，建立线性回归模型来预测成年身高，并计算 R2 和 RSME 评估模型效果：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers, models, optimizers
from tensorflow.keras.applications import VGG16
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

# 加载数据集
data = pd.read_csv('height_data.csv')

# 处理图像数据
img_data = []
for filename in data['filename']:
    img = plt.imread(filename)
    img = np.resize(img, (224, 224, 3))
    img_data.append(img)
img_data = np.array(img_data)

# 加载VGG16模型
vgg16 = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 提取图像特征
img_feature = vgg16.predict(img_data)

# 处理身高数据
heights = data['height'].values
ages = data['age'].values

# 将图像特征和身高数据合并
X = np.concatenate((img_feature, ages.reshape(-1, 1)), axis=1)
y = heights.reshape(-1, 1)

# 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)

# 建立线性回归模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

# 预测身高
y_pred = reg.predict(X_test)

# 计算R2和RSME评估模型效果
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
rmse = mean_squared_error(y_test, y_pred, squared=False)

print('R2 score: {:.4f}'.format(r2))
print('RSME: {:.4f}'.format(rmse))

在上面的代码中，我们在建立线性回归模型的基础上，使用 `r2_score` 和 `mean_squared_error` 函数计算了 R2 和 RSME 评估模型的效果。需要注意的是，这只是一个示例代码，实际应用中还需要根据具体情况进行更多的调整和优化。