python：使用卷积神经网络(CNN)进行回归预测

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分类专栏： Python机器学习专栏 文章标签： python cnn 回归
于 2023-10-12 21:20:17 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35591253/article/details/133799099
本文介绍了如何使用Python从Excel或CSV文件读取数据，训练卷积神经网络（CNN）模型进行回归预测。内容涵盖了数据预处理、模型训练和测试数据的预测分析。同时，代码适用于遥感影像的回归任务。文中还提供了预测结果的可视化方法，并邀请对CNN回归预测感兴趣的读者联系作者进行有偿定制服务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

作者：优快云 @ _养乐多_

本文详细记录了从Excel或者csv中读取用于训练卷积神经网络（CNN）模型的数据，包括多个自变量和1个因变量数据，以供卷积神经网络模型的训练。随后，我们将测试数据集应用于该CNN模型，进行回归预测和分析。

该代码进一步修改可用于遥感影像回归模型.

样本数据的格式如下：
在这里插入图片描述

使用训练好的模型对测试数据进行回归预测,预测值和真实值结果如下：

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

文章目录

卷积神经网络完整代码

使用该代码的时候,将excel或者csv的样本数据修改成上面图中的格式,并且修改excel和csv的路径,运行即可.


                

                
                
        

    

    
  


        

            

                

                

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在以上代码中，我们使用MATLAB内置的SymbolDataset作为数据集，使用一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN对符号序列进行数字预测。其中，trainNetwork函数用于训练神经网络，classify函数用于进行分类预测，predict函数用于进行回归预测。使用测试集验证模型的泛化能力（generalization capability），并利用测试集数据预测新数据。将数据集分成训练集、验证集和测试集，并将数据标准化。下面是一个具体的例子，使用CNN对符号序列进行数字预测。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，主要由三部分组成：卷积层、池化层和全连接层，其基本型的完整架构展示具体结构如图1所示。图1 卷积神经网络示意图。

			
		

	





	

		

			

				
					
【CNN回归预测】基于卷积神经网络的数据回归预测附matlab完整代码

				
			

			

				

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基于CNN-BiLSTM的数据回归预测是一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合模型，用于处理和预测时间序列数据。本公众号致力于解决找代码难，写代码怵。各位有什么急需的代码，欢迎后台留言~不定时更新科研技巧类推文，可以一起探讨科研，写作，文献，代码等诸多学术问题，我们一起进步。的个人公众号（即文章下方二维码），并回复。MATLAB科研小白。

			
		

	





	

		

			

				
					
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（1）数据预处理：准备好输入数据，并进行必要的预处理（如归一化、数据增强等）。（2）CNN特征提取：① 输入数据通过多个卷积层和池化层，提取到有意义的特征;② 最后通过全连接层将特征进行综合处理，形成一个特征向量。（3）RVM回归预测：① 将CNN输出的特征向量作为RVM的输入。② 通过RVM训练模型，选出最有用的相关向量，构建回归模型。③ 使用训练好的RVM模型进行回归预测，得到最终的预测结果。

			
		

	





	

		

			

				
					
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