关于使用产品特征的用户购买预测的卷积神经网络模型代码
时间: 2024-02-27 12:52:38 浏览: 17
以下是一个使用卷积神经网络(CNN)进行产品特征用户购买预测的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将数据分为训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test_data = data.drop(train_data.index)
# 将数据转换为模型输入格式
x_train = np.array(train_data.drop(['label'], axis=1))
y_train = np.array(train_data['label'])
x_test = np.array(test_data.drop(['label'], axis=1))
y_test = np.array(test_data['label'])
# 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(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Dropout(0.25))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train.reshape(x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1), y_train, epochs=10, batch_size=128)
# 在测试集上评估模型
score = model.evaluate(x_test.reshape(x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1), y_test, batch_size=128)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
```
在这个示例代码中,我们首先读取数据,将数据分为训练集和测试集,然后将数据转换为CNN模型输入格式。接着,我们构建了一个简单的CNN模型,包括两个卷积层、一个池化层、两个Dropout层和两个全连接层。最后,我们编译模型,并在训练集上训练模型。在训练完成后,我们在测试集上评估模型的性能。
需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用时需要根据具体情况进行调整和优化。
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