tensorflow糖尿病数据二分类python代码+注释+调参过程

使用tensorflow集成的神经网络实现的基于糖尿病数据的二分类的python实现，内含代码、分配好的数据集以及调参过程，代码中有详细的注释以及可视化操作。欢迎下载交流！

# -*- coding: utf-8 -*-
“““
Created on Fri Oct 26 14:56:45 2018

@author: Fang
“““


import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#from sklearn.preprocessing import StandardScaler #标准化
#from sklearn.preprocessing import Normalizer
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import confusion_matrix

def load_data（）:
    ‘‘‘
    加载训练集和测试集，并将数据转化为矩阵
    training_data   训练集，包含461条数据
    test_data       测试集，包含307条数据
    ‘‘‘
    file1 = ‘diabetes_data.txt‘ 
    p = open（file1）
    lines = p.readlines（）
    n = len（lines）
    datamat = np.zeros（（n9））
    row = 0
    for i in lines:
        i = i.strip（）.split（‘‘）
        datamat[row:] = i[:]
        row += 1
    training_data = datamat[::]
    X = training_data[:1:8]
    file2 = ‘diabetes_test.txt‘ 
    p1 = open（file2）
    line = p1.readlines（）
    n1 = len（line）
    datamat2 = np.zeros（（n19））
    row1 = 0
    for i in line:
        i = i.strip（）.split（‘‘）
        datamat2[row1:] = i[:]
        row1 += 1
    test_data = datamat2[::]
    Y = test_data[:1:8]
    return training_datatest_data
if __name__ == “__main__“:
    #定义神经网络的参数
    learning_rate = 0.009  #学习率
    training_step = 7000 #训练迭代次数
    testing_step = 6000 #测试迭代次数
    display_step = 1000 #每多少次迭代显示一次损失
    #定义输入和输出
    x = tf.placeholder（tf.float32shape=（None8）name=“X_train“）
    y = tf.placeholder（tf.float32shape=（None1）name=“Y_train“）
    #定义模型参数
    w = tf.Variable（tf.random_normal（[81]stddev=1.0seed=1））
    b = tf.Variable（tf.random_normal（[1]stddev=1.0seed=1））
    #定义神经网络的前向传播过程
    #Model = tf.nn.sigmoid（tf.matmul（xw） + b）
    Model = tf.nn.tanh（tf.matmul（xw） + b）
    #Model = tf.nn.relu（tf.matmul（xw） + b）
    “““
    对模型进行优化，将Model的值加0.5之后进行取整，
    方便测试准确率（若Model>0.5则优化后会取整为1，反之会取整为0）
    “““
    model = Model + 0.5
    model = tf.cast（modeltf.int32）
    y_ = tf.cast（ytf.int32）
    #Dropout操作：用于防止模型过拟合
    keep_prob = tf.placeholder（tf.float32）
    Model_drop = tf.nn.dropout（Modelkeep_prob）
    #损失函数：交叉熵
    cross_entropy = -tf.reduce_mean（y * tf.log（tf.clip_by_value（Model1e-101.0））+（1-y） * tf.log（tf.clip_by_value（1-Model1e-101.0）））
    “““
    优化函数
    即反向传播过程
    主要测试了Adam算法和梯度下降算法，Adam的效果较好
    “““
    #优化器：使用Adadelta算法作为优化函数，来保证预测值与实际值之间交叉熵最小
    #optimizer = tf.train.AdamOptimizer（learning_rate）.minimize（cross_entropy）
    #优化器：梯度下降
    optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer（learning_rate）.minimize（cross_entropy）
    #加载数据and数据预处理

    #加载
    training_datatest_data = load_data（）
    #训练集
    X_train = training_data[::8]
    Y_train = training_data[:8:9]
    #测试集
    X_test = test_data[::8]
    Y_test = test_data[:8:9]
    #X_test_Mn = StandardScaler（）.fit_transform（X_test）
    b = MinMaxScaler（）
    X_test_cen = b.fit_transform（X_test）
    #1、标准化
    #X_train_Mn = StandardScaler（）.fit_transform（X_train）
    #2、正则化 norm为正则化方法：‘l1‘‘l2‘

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        6861  2018-11-12 09:30  基于tensorflow的二分类\tf01.py
     文件        1452  2018-11-08 20:15  基于tensorflow的二分类\调参过程.txt