用人工神经网络处理多元数据python代码
时间: 2023-12-16 17:06:23 浏览: 35
以下是使用Python编写的使用多层感知机(MLP)神经网络模型处理多元数据的示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')
# 拆分数据集为训练集和测试集
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建MLP神经网络模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)
# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集结果
y_pred = mlp.predict(X_test)
# 计算准确率
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率:', acc)
```
其中,`dataset.csv`是包含多元数据的数据集文件,`X`是数据集中的输入变量,`y`是数据集中的输出变量。代码中使用了多层感知机(MLP)神经网络模型,并使用`train_test_split`函数将数据集拆分为训练集和测试集,通过`fit`函数训练模型,然后使用`predict`函数对测试集进行预测,最后使用`accuracy_score`函数计算准确率。
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