python：使用CNN神经网络实现CSV数据分类预测

**Python 中 CNN 神经网络实现 CSV 数据分类预测**

在本文中，我们将使用 Python 的 Keras 库来实现一个 CNN 神经网络，用于 CSV 数据的分类预测。我们将从数据准备、模型构建到训练和测试等步骤进行详细介绍。

**1. 数据准备**

首先，我们需要准备我们的 CSV 数据。假设我们有一个名为 `data.csv` 的文件，其中包含两列：特征（X）和标签（y）。我们将使用 Pandas 库来读取数据并进行初步处理。

import pandas as pd#读取 CSV 文件df = pd.read_csv('data.csv')

# 查看数据的前几行print(df.head())

# 确保数据类型正确assert df['X'].dtype == 'object', "特征列应该是 object 类型"
assert df['y'].dtype == 'int64', "标签列应该是 int64 类型"

# 将特征列转换为数字化格式（例如 one-hot 编码）
df = pd.get_dummies(df, columns=['X'])

from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense# 定义 CNN 模型model = Sequential()
model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(df.shape[1],1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型model.compile(loss='binary_crossentropy',
 optimizer='adam',
 metrics=['accuracy'])

from sklearn.model_selection import train_test_split# 将数据分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('y', axis=1), df['y'], test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, verbose=1)

#生成预测结果y_pred = model.predict(X_test)

# 将预测结果转换为类别（0 或1）
y_pred_class = (y_pred >0.5).astype('int64')

# 查看预测结果print(y_pred_class)