X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征，T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签 如何将维数改成5

如果要将X和Y的维数都改为5，可以使用numpy的reshape函数。假设原来X和Y的形状分别为(20, m)和(3, m)，需要将其改为(5, 4, 1, m, 1)的形状，可以按照以下方式修改代码：

X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T.reshape(5, 4, 1, -1, 1)
Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T.reshape(5, 1, 1, -1, 1)

其中，reshape函数的参数分别是新的形状，-1表示根据数据自动计算该维度的大小。这样就可以将X和Y的维数都改为5了。

相关问题

这段程序中，将X形状改为（5，m）X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征，T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签

如果要将X的形状改为(5, m)，可以使用reshape函数。假设原来X的形状为(20, m)，需要将其改为(5, m)的形状，可以按照以下方式修改代码：

X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T.reshape(5, -1)
Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T

其中，reshape函数的参数分别是新的形状，-1表示根据数据自动计算该维度的大小。这样就可以将X的形状改为(5, m)了，Y的形状不需要改变。

如果输入层和隐藏层神经元数均改为5，这段代码怎么改# 第1种取数据方法： X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征，T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签 Y = Y.astype('uint8') # 开始训练 start_time = datetime.datetime.now() # 输入20个节点，隐层20个节点，输出1个节点，迭代75000次 parameters = nn_model(X, Y, n_h=20, n_input=20, n_output=1, num_iterations=75000, print_cost=True) end_time = datetime.datetime.now() print("用时：" + str((end_time - start_time).seconds) + 's' + str(round((end_time - start_time).microseconds / 1000)) + 'ms') # 对模型进行测试 # data_test = pd.read_csv('D:\\iris_classification_BPNeuralNetwork-master\\bpnn_V2数据集\\iris_test.csv', header=None) data_test = pd.read_csv('E:\\Program\\nnbc1\\test.csv', header=None) x_test = data_test.iloc[:, 0:20].values.T y_test = data_test.iloc[:, 20:].values.T y_test = y_test.astype('uint8')

如果要将输入层和隐藏层神经元数均改为5，需要将nn_model函数中的参数n_h和n_input改为5，如下所示：

parameters = nn_model(X, Y, n_h=5, n_input=5, n_output=1, num_iterations=75000, print_cost=True)

同时，需要修改X的维数，将其改为(5, m)，如下所示：

X = data_set.iloc[:, 0:5].values.T.reshape(5, -1)

其他部分的代码保持不变即可。需要注意的是，如果将隐藏层神经元数改为5，可能会导致模型的性能下降，需要根据具体情况进行调整。