Vorhersage der Datenregression mithilfe eines neuronalen Netzwerks in Python

Um neuronale Netze für die Datenregressionsvorhersage in Python zu verwenden, können Sie Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow, Keras oder PyTorch verwenden. Das Folgende ist ein Beispielcode, der die Keras-Bibliothek verwendet:

Schritt 1: Daten vorbereiten

Bereiten Sie zunächst den Datensatz für das Training und Testen des neuronalen Netzwerks vor. Teilen Sie den Datensatz in Eingabemerkmale und entsprechende Zielwerte auf. Stellen Sie sicher, dass die Daten ordnungsgemäß verarbeitet und normalisiert werden.

Schritt 2: Erstellen und trainieren Sie das neuronale Netzwerkmodell

Mithilfe der Keras-Bibliothek ist es möglich, ein für Ihr Problem geeignetes neuronales Netzwerkmodell zu erstellen. Wählen Sie eine geeignete Netzwerkstruktur und legen Sie die Anzahl der Knoten und die Aktivierungsfunktion für jede Schicht fest. Kompilieren Sie das Modell und trainieren Sie das Modell mithilfe der Trainingsdaten.

Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie man mit Keras ein einfaches neuronales Netzwerkmodell mit mehrschichtigem Perzeptron (MLP) für die Datenregression erstellt und trainiert:

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Step 2: 创建并训练神经网络模型
inputs = <输入特征数据>  # 替换为你的输入特征数据
targets = <目标值数据>  # 替换为你的目标值数据

# 创建MLP神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=inputs.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='relu'))
model.add(Dense(1))  # 最后一层不使用激活函数，用于回归问题

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练神经网络模型
model.fit(inputs, targets, epochs=100, batch_size=32)

Schritt 3: Führen Sie eine Datenregressionsvorhersage durch

Unter Verwendung des trainierten neuronalen Netzwerkmodells kann die Vorhersagefunktion zur Datenregressionsvorhersage verwendet werden. Geben Sie die vorherzusagenden Merkmalsdaten ein und verwenden Sie die erhaltenen Vorhersageergebnisse als kontinuierliche Werte für die Regressionsvorhersage.

Das Folgende ist ein Beispielcode, der zeigt, wie ein trainiertes neuronales Netzwerkmodell verwendet wird, um Regressionsvorhersagen für neue Daten zu treffen:

# Step 3: 进行数据回归预测
new_data = <待预测的特征数据>  # 替换为待预测的特征数据

# 使用训练好的神经网络模型进行预测
predictions = model.predict(new_data)

Durch die oben genannten Schritte können Sie das neuronale Netzwerk in Python für die Datenregressionsvorhersage verwenden. Bitte passen Sie es entsprechend Ihrer spezifischen Fragestellung und Ihren Daten an und modifizieren Sie es entsprechend.