脱发数据集（基于PBT算法的CNN神经网络实现）

数据文档

背景描述

随着年龄增长，脱发成为许多人关注的健康问题之一。头发的丰盈与否不仅影响着外貌，更与个体的健康状态息息相关。
本数据集汇集了各种可能导致脱发的因素，包括遗传因素、荷尔蒙变化、医疗状况、药物治疗、营养缺乏、心理压力等。
通过数据探索分析，可以深入挖掘这些因素与脱发之间的潜在关联，从而为个体健康管理、医疗干预以及相关产业的发展提供有益参考。

数据来源

Hair Health Prediction | Kaggle

相关代码：

import multiprocessing
import random

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import tensorflow as tf
from sklearn.decomposition import PCA
from multiprocessing import Pool
from tensorflow.keras import backend as K


# 定义神经网络模型
def create_cnn_model(input_shape,learning_rate):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=input_shape),
        tf.keras.layers.MaxPooling1D(2),
        tf.keras.layers.Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling1D(2),
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    ])
    model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
    return model

# 全局定义训练函数
def train_model(model):
    model.fit(X_train, y_train, epochs=20, verbose=0)
    loss, accuracy = model.evaluate(X_val,