做一个matlib 的供应商评分的神经网路代码
时间: 2024-02-25 18:53:14 浏览: 14
好的,以下是一个简单的供应商评分神经网络的代码,基于 Python 和 TensorFlow 框架:
```
import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取供应商数据集
dataset = pd.read_csv('suppliers_dataset.csv')
# 提取特征和标签
features = dataset.iloc[:, :-1].values
labels = dataset.iloc[:, -1].values
# 对标签进行独热编码
labels = tf.keras.utils.to_categorical(labels)
# 创建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(features.shape[1],)),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(features, labels, epochs=50, batch_size=32)
# 评估模型
score = model.evaluate(features, labels, verbose=0)
print('Accuracy:', score[1])
# 预测新数据
new_data = np.array([[0.5, 0.3, 0.7, 0.9, 0.6]])
prediction = model.predict(new_data)
print('Prediction:', prediction)
```
这个代码用到了一个包含供应商评分数据的 CSV 文件,其中包含特征(供应商的各种属性)和标签(评分)。在这个代码中,我们使用了两个隐藏层和一个输出层的神经网络,并对输出层使用了 softmax 激活函数以输出概率分布。我们使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器来编译模型。最后,我们使用训练好的模型来预测新的供应商评分。