基于python写一个多层感知机回归预测污水处理厂出水总磷的代码,并调整多层感知机模型结构,网格搜索交叉验证寻找最优超参数
时间: 2024-03-27 20:36:54 浏览: 30
好的,我会给您提供一个基于python的多层感知机回归预测污水处理厂出水总磷的代码,并进行模型结构调整和网格搜索交叉验证寻找最优超参数。
首先,我们需要导入所需的库和数据集。这里我们使用的是Pandas库来读取数据集,使用Scikit-learn库来进行多层感知机的建模和交叉验证。
```
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')
```
接着,我们需要对数据集进行预处理,包括特征选择和数据标准化。
```
# 特征选择:选择与总磷相关较高的几个特征
X = df[['feature1', 'feature2', 'feature3', 'feature4', 'feature5']]
y = df['total_phosphorus']
# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
```
然后,我们将数据集分为训练集和测试集。
```
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
接下来,我们定义一个多层感知机模型,并使用网格搜索交叉验证来寻找最优超参数。
```
# 定义多层感知机模型
model = MLPRegressor()
# 定义超参数空间
param_grid = {
'hidden_layer_sizes': [(10,), (50,), (100,), (10, 10), (50, 50), (100, 100)],
'activation': ['identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'],
'solver': ['lbfgs', 'sgd', 'adam'],
'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1],
'learning_rate': ['constant', 'invscaling', 'adaptive']
}
# 定义交叉验证对象
cv = GridSearchCV(model, param_grid=param_grid, cv=5)
# 模型训练和选择最优超参数
cv.fit(X_train, y_train)
# 输出最优超参数
print('Best Parameters:', cv.best_params_)
```
最后,我们使用最优超参数重新训练模型,并进行预测和评估。
```
# 重新训练模型
model = MLPRegressor(**cv.best_params_)
model.fit(X_train, y_train)
# 模型预测和评估
y_pred = model.predict(X_test)
score = model.score(X_test, y_test)
print('R-squared:', score)
```
这就是基于python的多层感知机回归预测污水处理厂出水总磷的代码,并进行模型结构调整和网格搜索交叉验证寻找最优超参数的过程。希望能对您有所帮助!
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