keras (一）

Pima Indians数据集为糖尿病患者医疗记录数据，是一个二分类问题。本代码采用80%数据训练，20%数据测试的方法。若数据不做归一化处理，最终模型的分类精度为 79.17%；而数据进行归一化以后，最终模型的分类精度为81.38%。

"""
数据集中的feature解释：
Number of times pregnent: 怀孕次数
Plasma glucose concentration a 2 hours in an oral glucose tolerance test: 2小时口服葡萄糖耐量试验中血浆葡萄糖浓度
Diastolic blood pressure(mm Hg): 舒张压
Triceps skin fold thickness(mm): 三头肌皮褶皱厚度
2-hour serum insulin(mu U/ml): 2小时血清胰岛素
Body mass index(weight in kg/(height in m)^2): 身体质量指数
Diabetes pedigree function: 糖尿病谱系功能
Age(years): 年龄
Class variable(0 or 1): 是否是糖尿病
"""
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split


# 选用初始化随机数种子，确保输出结果的可重复
seed = 4
np.random.seed(seed)
# 避免第一行变为列名
dataset = pd.read_csv('../data/pima-indians-diabetes.csv', header=None, names=list(np.arange(9)))
  

 

  
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文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/99628987