如果我有15个特征和1个目标如何更改参数
时间: 2024-03-14 18:42:39 浏览: 22
如果您有15个特征和1个目标,您需要将数据集中的每行包含15个特征和1个目标值。然后,您需要相应地更改模型中的参数。在这种情况下,您可以使用以下代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 导入数据集
data = np.loadtxt('data.txt')
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]
# 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, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义BP神经网络模型
model = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 5), activation='relu', solver='lbfgs', max_iter=1000, random_state=42)
# 拟合模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)
# 计算MSE
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE: %.2f" % mse)
```
在这个例子中,我们使用了与之前相同的BP神经网络模型,只是数据集中包含了15个特征和1个目标值。您可以根据您的需要更改隐藏层中的神经元数量和其他参数,以获得更好的预测结果。