model = Sequential() #建立模型 ---> 19 model.add(Dense(input_dim=6, output_dim=12)) 20 model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数，能够大幅提供准确度 21 model.add(Dense(input_dim=12, output_dim=1)) TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'units' ​

这段代码存在问题，需要将output_dim改为units，即：

model = Sequential() #建立模型
model.add(Dense(units=12, input_dim=6))
model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数，能够大幅提供准确度
model.add(Dense(units=1))

这里使用的是Keras库，其中Dense层表示全连接层，units参数表示该层的输出维度，input_dim参数表示该层的输入维度，Activation层表示激活函数层。在你的代码中，output_dim应该改为units。

相关问题

import pandas as pd #地方财政收入神经网络预测模型 inputfile='../tmp/new_reg_data_GM11.xls' outputfile='../tmp/new_reg_data_GM11_revenue.xls' modelfile='../tmp/1-net.model' data=pd.read_excel(inputfile) feature=['x1','x2','x3','x4','x5','x6','x7','x8','x9','x10','x11','x13']#特征所在列 data_train=data.loc[range(1994,2014)].copy()#取2014年前的建模数据 data_mean=data_train.mean() data_std=data_train.std() data_train=(data_train-data_mean)/data_std#数据标准化 x_train=data_train[feature].as_matrix()#特征数据 y_train=data_train['y'].as_matrix()#标签数据 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense,Activation model=Sequential()#建立模型 model.add(Dense(input_dim=12,output_dim=12)) model.add(Activation('relu'))#激活函数 model.add(Dense(input_dim=12,output_dim=1)) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='adam')#编译模型，目标函数是均方差 model.fit(x_train,y_train,nb_epoch=10000,batch_size=16)#训练模型 model.save_weights(modelfile)#保存模型 #预测并还原结果 x=((data[feature]-data_mean[feature])/data_std[feature]).as_matrix() data[u'y_pred'] = model.predict(x) * data_std['y'] + data_mean['y'] data.to_excel(outputfile) #画出预测图 import matplotlib.pyplot as plt p=data[['y','y_pred']].plot(subplots=True,style=['b-o','r-*']) plt.show()

这段代码是一个使用神经网络模型进行地方财政收入预测的例子。首先从Excel文件中读入数据，并选取其中的特征列和标签列构成训练数据，然后对训练数据进行标准化处理。接着使用Keras建立神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层使用了ReLU激活函数。然后对模型进行编译，使用均方差作为目标函数，使用Adam优化器进行训练。训练完成后，将模型保存到文件中。最后对所有数据进行预测，并将预测结果还原到原始数据范围内，将预测结果写入Excel文件中，并画出预测图。

需要注意的是，这段代码中的一些函数已经过时，例如`as_matrix()`和`nb_epoch`，建议使用更新的函数代替。同时，这段代码并没有对模型进行评估，可以考虑增加评估的步骤。

import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D # 构建神经网络模型 model = Sequential() model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_size, input_length=max_length)) model.add(Conv1D(filters=num_filters, kernel_size=filter_sizes, activation='relu')) model.add(GlobalMaxPooling1D()) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs, validation_data=(X_test, y_test))我如何用这个代码计算出精度和roc曲线呢

你可以使用 `model.evaluate(X_test, y_test)` 计算模型在测试集上的精度。其中 `X_test` 是测试集的特征数据，`y_test` 是测试集的标签数据。

要绘制 ROC 曲线，需要先使用 `model.predict(X_test)` 获取模型在测试集上的预测结果，然后使用 `sklearn.metrics.roc_curve` 计算出 ROC 曲线的三个参数：假正率（FPR）、真正率（TPR）和阈值（thresholds）。最后使用 `matplotlib.pyplot.plot` 绘制 ROC 曲线即可。

以下是一个简单的示例代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

# 计算模型在测试集上的预测结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算 ROC 曲线的三个参数
fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_pred[:, 1])
roc_auc = auc(fpr, tpr)

# 绘制 ROC 曲线
plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=2, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc)
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=2, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver operating characteristic')
plt.legend(loc="lower right")
plt.show()