在上一关基础，对经过缺失值填充、数值变量标准化后的数据集，取前600条记录作为训练数据，后90条记录作为测试数据 #构建神经网络分类模型，返回计算结果模型准确率rv和预测准确率r def return_values(): import numpy as np X1=np.load('X1.npy') #经过缺失值填充、数值变量标准化后的数据集，numpy数组690*15 Y=np.load('Y.npy') #因变量，numpy数组，690个元素 #取数据集前 600 条记录作为训练数据 x=df.iloc[:600,:15].values y=df.iloc[:600,15].values #后 90 条记录作为测试 x1=df.iloc[600:,:15].values y1=df.iloc[600:,15].values #导入神经网络回归模块MLPRegressor。 from sklearn.neural_network import MLPClassifier #调用clf对象中的fit()方法进行网络训练。 clf.fit(x, y) #调用clf对象中的score ()方法，获得神经网络回归的拟合优度（判决系数）。 rv=clf.score(x,y) #调用clf对象中的predict()可以对测试样本进行预测，获得预测结果。 R=clf.predict(x1) #计算准确率 Z=R-y1 Rs=len(Z[Z==0])/len(Z) print('模型准确率为：',rv) print('预测结果准确率为：',Rs) return(rv,r) 修改错误，整合到一起

### 已知问题分析 根据提供的引用内容以及描述，可以推断当前的任务涉及以下几个方面： 1. 数据分割：可能需要对数据集进行训练集、验证集和测试集的划分。 2. 神经网络模型训练：包括构建模型架构并完成训练过程。 3. 模型评估：利用测试集或其他指标来衡量模型性能。 以下是针对上述需求的一个完整代码实现，并修复潜在的问题。 --- ### 完整代码实现 #### 1. 数据分割 在机器学习中，常用的方法是将数据划分为训练集、验证集和测试集。这里采用 `train_test_split` 方法[^2]。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split # 假设 X 是特征矩阵, y 是标签向量 X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42) print(f"Training set size: {len(X_train)}") print(f"Validation set size: {len(X_val)}") print(f"Test set size: {len(X_test)}") ``` #### 2. 构建神经网络模型 基于 TensorFlow/Keras 的框架，定义一个简单的多层感知机 (MLP) 模型[^1]。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout def create_model(input_dim): model = Sequential([ Dense(128, activation='relu', input_shape=(input_dim,)), Dropout(0.5), Dense(64, activation='relu'), Dropout(0.5), Dense(1, activation='sigmoid') # 输出层激活函数取决于具体任务 ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model model = create_model(input_dim=X_train.shape[1]) model.summary() ``` #### 3. 训练模型 设置合适的超参数（如批量大小、轮数），并通过回调函数监控训练过程。 ```python batch_size = 32 epochs = 20 history = model.fit( X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), batch_size=batch_size, epochs=epochs, callbacks=[ tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3, restore_best_weights=True) ] ) ``` #### 4. 模型评估 使用测试集评估模型性能，并绘制损失曲线图。