lstm对学生成绩进行预测的代码
时间: 2023-05-10 16:50:45 浏览: 180
LSTM是一种递归神经网络,与标准的神经网络不同,它在处理长序列数据时更有效。因此,它是学生成绩预测中常用的模型之一。下面是我们提供的lstm学生成绩预测代码。
首先,我们需要导入所需的库。
```
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
```
接着,我们需要读取学生成绩的数据。
```
data = pd.read_csv('student_scores.csv')
```
然后,我们将数据分为训练集和测试集。
```
train_data = data.iloc[:80,:] #取前80行作为训练集
test_data = data.iloc[80:,:] #取后面的数据作为测试集
```
下一步是将数据进行归一化处理。
```
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
train_data_scaled = scaler.fit_transform(train_data)
test_data_scaled = scaler.transform(test_data)
```
接着,我们将数据转换为LSTM需要的格式。
```
def create_lstm_data(data, look_back=1):
X, y = [], []
for i in range(len(data)-look_back-1):
X.append(data[i:(i+look_back), 0])
y.append(data[i + look_back, 0])
return np.array(X), np.array(y)
look_back = 3 #前三行的数据作为特征,第四行的数据作为预测值
X_train, y_train = create_lstm_data(train_data_scaled, look_back)
X_test, y_test = create_lstm_data(test_data_scaled, look_back)
#将数据转换成LSTM需要的格式
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))
```
接下来,我们构建LSTM模型。
```
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)
```
接下来,我们预测学成绩并进行可视化。
```
y_train_pred = model.predict(X_train)
y_test_pred = model.predict(X_test)
#反归一化
y_train_pred = scaler.inverse_transform(y_train_pred)
y_train_real = scaler.inverse_transform([y_train])
y_test_pred = scaler.inverse_transform(y_test_pred)
y_test_real = scaler.inverse_transform([y_test])
plt.plot(y_train_real[0], label="real_train")
plt.plot(y_train_pred, label="predict_train")
plt.plot(range(len(y_train_real[0]), len(y_train_real[0]) + len(y_test_real[0])), y_test_real[0], label="real_test")
plt.plot(range(len(y_train_real[0]), len(y_train_real[0]) + len(y_test_real[0])), y_test_pred, label="predict_test")
plt.legend()
plt.show()
```
以上就是利用LSTM对学生成绩进行预测的代码。
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