import pandas as pd from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN from sklearn.metrics import mean_squared_error # 从Excel文件中读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 将数据划分为训练集和测试集 train_size = int(len(scaled_data) * 0.7) test_size = len(scaled_data) - train_size train_data, test_data = scaled_data[0:train_size, :], scaled_data[train_size:len(scaled_data), :] # 创建RNN模型 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(1, 4), activation='relu')) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3), train_data[:, 3], epochs=100, batch_size=32) # 在测试集上进行预测 predicted = model.predict(test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)) # 反归一化 predicted = scaler.inverse_transform(predicted) actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 3].reshape(-1, 1)) # 计算均方误差 mse = mean_squared_error(actual, predicted) print("均方误差：", mse)这个表格里的数据假有8列，向下传播最后一行是8个输出，这个里面的程序里面怎么改

根据你提供的代码，数据集的最后一列是预测目标，因此在模型的训练和测试中，应该将最后一列作为输出，前三列作为输入。如果你的数据集有8列，你需要将以下代码：

model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(1, 4), activation='relu'))

修改为：

model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(1, 3), activation='relu'))

这样模型的输入就是3个特征，而不是4个特征。如果你想要输出8个预测结果，你需要将以下代码：

model.add(Dense(units=1))

修改为：

model.add(Dense(units=8))

这样模型的输出就是8个预测结果。同时，你需要相应地修改训练和测试数据的形状，以及反归一化的代码。具体来说，你需要将以下代码：

train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)
test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)
predicted = scaler.inverse_transform(predicted)
actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 3].reshape(-1, 1))

修改为：

train_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)
test_data[:, 0:3].reshape(-1, 1, 3)
predicted = scaler.inverse_transform(predicted)
actual = scaler.inverse_transform(test_data[:, 0:8])

这样你就可以得到8个预测结果，并且可以将预测结果和实际结果反归一化，计算均方误差。