Python 多分类回归深度学习模型代码示例

以下是使用深度学习模型进行多分类回归的 Python 代码示例：

1. 使用 Keras 库和全连接神经网络模型进行多分类回归：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 生成训练数据
X_train = np.random.random((1000, 10))
y_train = np.random.randint(0, 10, (1000, 1))

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=10, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 生成测试数据
X_test = np.random.random((100, 10))
y_test = np.random.randint(0, 10, (100, 1))

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

2. 使用 TensorFlow 库和卷积神经网络模型进行多分类回归：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 生成训练数据
X_train = np.random.random((1000, 32, 32, 3))
y_train = np.random.randint(0, 10, (1000, 1))

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 生成测试数据
X_test = np.random.random((100, 32, 32, 3))
y_test = np.random.randint(0, 10, (100, 1))

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)

这些代码示例分别使用了 Keras 和 TensorFlow 库，分别构建了全连接神经网络和卷积神经网络模型进行多分类回归任务。你可以根据自己的数据和需求进行调整和修改。