文章介绍了如何使用Keras进行数据预处理，包括使用pandas和numpy加载及分割数据，以及将数据转换为Keras可接受的格式。接着，通过Sequential模型API创建和训练了一个多层神经网络模型，并用evaluate方法评估模型性能。最后，文章展示了如何将训练好的模型应用于图像分类任务。
一、数据集预处理
在使用Keras进行数据集预处理之前，需要将原始数据转换成Keras可以处理的格式。Keras支持各种类型的数据格式，包括图片、文本和序列数据等。下面是基于numpy和pandas库进行数据集预处理的步骤：
1.加载原始数据：使用pandas库的read_csv()方法读取csv文件。
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
2.分割数据：将原始数据集分割成训练集和测试集。
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.2)
3.提取特征和标签：从训练集和测试集中分别提取特征和标签数据。
train_x = train_data.iloc[:,:-1]
train_y = train_data.iloc[:,-1]
test_x = test_data.iloc[:,:
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