CNN神经网络进行csv格式数据的预测代码

以下是使用CNN神经网络进行csv数据预测的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将数据拆分为输入和目标变量
X = data.iloc[:, 1:10].values
y = data.iloc[:, 10].values

# 将数据重塑为二维数组
X = X.reshape(X.shape[0], 3, 3, 1)

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(3, 3, 1)))
model.add(Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 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, y, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.1)

# 预测新数据
new_data = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
new_data = new_data.reshape(new_data.shape[0], 3, 3, 1)
prediction = model.predict(new_data)
print(prediction)

在这个示例中，我们首先读取CSV文件，然后将数据拆分为输入和目标变量。我们还将输入数据重塑为二维数组，以便可以将其传递给CNN模型。接下来，我们创建一个简单的CNN模型，编译模型并训练它。最后，我们使用模型来预测新数据。