就是你刚刚回答的那段代码
时间: 2024-03-07 10:51:14 浏览: 22
好的,那我来给您详细解释一下这段代码的含义。
首先,我们导入了所需的Python库,包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn中的MLPRegressor(多层感知器回归器)、mean_squared_error(均方误差)和train_test_split(数据集划分)。这些库为我们提供了处理和分析数据的基本工具。
接下来,我们使用Pandas库中的read_csv()函数读取了名为"data.csv"的CSV文件,其中包含了三列数据,分别是美国CPI、中国CPI和人民币汇率。我们将美国CPI和中国CPI的值作为输入(X),人民币汇率的值作为输出(y)。
然后,我们使用train_test_split()函数划分数据集。这个函数可以将数据集划分为训练集、测试集和验证集。我们将数据集的25%用作测试集,将另外的75%中的33%用作验证集,剩下的作为训练集。
接下来,我们使用MLPRegressor类构建了一个多层感知器回归器(也就是神经网络模型)。这个模型有3个隐藏层,每个隐藏层分别有100个、50个和10个神经元。我们还指定了最大迭代次数为1000,以及随机种子为42。
然后,我们使用fit()方法将模型拟合到训练集上。这个过程会自动调整模型的权重和偏置,以最小化损失函数(这里使用的是均方误差)。
接下来,我们使用predict()方法来预测训练集、验证集和测试集上的输出值。然后,我们使用mean_squared_error()函数计算训练集、验证集和测试集上的均方误差(MSE)。
最后,我们使用Matplotlib库中的plot()函数将测试集的真实输出值和预测输出值绘制在同一张图上,并使用legend()函数添加图例。这个图可以帮助我们直观地了解模型的预测效果。
总的来说,这份代码是一个使用ANN模型构建非线性时间序列回归分析的示例代码,它可以检验购买力平价理论。通过这个例子,我们可以了解到如何使用Python中的相关库来处理、分析和可视化数据,以及如何使用神经网络模型来进行回归分析。
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