import numpy as npfrom keraslayerscore import Dense Activation Dropoutfrom keraslayers import LSTMfrom kerasmodels import Sequential load_modelfrom kerascallbacks import Callbackimport kerasbackend as

这段代码没有明确的按照70:30划分测试集和训练集，需要手动进行划分。可以使用train_test_split函数按照指定比例划分数据集，例如：

from sklearn.model_selection import train_test_split train_X, test_X, train_Y, test_Y = train_test_split(data, labels, test_size=0.3, random_state=42)

其中，data和labels分别为特征和标签数据，test_size表示测试集占比，random_state表示随机数种子。