import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import warnings warnings.filterwarnings("ignore") file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class'] model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels)) predictions = model.predict(test_features)

这段代码使用了Python中的pandas、keras等库，实现了一个简单的bp神经网络模型进行分类任务。

首先，代码从一个Excel文件中读取数据：

file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')

然后，使用`pd.get_dummies()`方法将数据进行one-hot编码：

x = pd.get_dummies(file, dtype=int)
x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx')

接下来，读取one-hot编码后的数据：

data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx')

然后将数据集划分为训练集和测试集：

train_data = data[:320]
test_data = data[320:]

从训练集和测试集中分离出特征和标签：

train_features = train_data.drop('Class', axis=1)
train_labels = train_data['Class']
test_features = test_data.drop('Class', axis=1)
test_labels = test_data['Class']

然后，使用Keras库中的Sequential模型创建bp神经网络，添加三层全连接层，并使用sigmoid函数作为激活函数：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1]))
model.add(Dense(units=72, activation='relu'))
model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid'))

接下来，编译模型，使用二元交叉熵作为损失函数，adam作为优化器，并使用准确率作为评估指标：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

使用训练集对模型进行训练：

model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels))

最后，使用测试集对模型进行预测：

predictions = model.predict(test_features)

这段代码实现了一个简单的bp神经网络模型，用于进行分类任务。