• 日期: 2026-04-20
  • 标签: 常规

使用Python编写DNN神经网络根据基因的表达量来预测患者是否患病

该代码使用Python编写DNN神经网络模型，根据基因的表达量预测患者是否患病。模型采用两阶段结构，并使用贝叶斯优化进行超参数调整。

1. 数据读取和预处理

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
import torch.nn as nn
from bayes_opt import BayesianOptimization

# 读取Excel数据
data = pd.read_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\GSE6740GSE50011基因降低\output_data.xlsx')

# 数据预处理
X = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

首先，使用pandas库读取Excel数据，并将数据分为基因表达量X和患病状态y。然后使用StandardScaler对基因表达量进行标准化处理。

2. 定义数据集类

# 定义数据集类
class GeneDataset(Dataset):
    def __init__(self, X, y):
        self.X = X
        self.y = y

    def __len__(self):
        return len(self.X)

    def __getitem__(self, idx):
        return self.X[idx], self.y[idx]

定义数据集类GeneDataset，用于将数据传入模型。该类继承自Dataset类，并重写了__len__和__getitem__方法，分别返回数据集长度和索引对应的数据。

3. 定义模型

# 定义第一个模型
class FirstModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(FirstModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.fc4 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.2)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.dropout(x)
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc4(x)
        return x

# 定义第二个模型
class SecondModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(SecondModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim)
        self.fc4 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.2)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.dropout(x)
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.dropout(x)
        x = F.relu(self.fc3(x))
        x = self.dropout(x)
        x = self.fc4(x)
        return x

定义两个模型，分别为FirstModel和SecondModel。两个模型结构相同，只是输入和输出维度不同。

  • FirstModel：输入为基因表达量，输出为4分类，用于将基因表达量映射到4个不同的类别。
  • SecondModel：输入为FirstModel的输出，输出为1分类，用于预测患者是否患病。

模型中使用了nn.Linear层进行线性变换，F.relu层进行激活，nn.Dropout层进行dropout操作，以防止过拟合。

4. 定义训练函数

# 定义训练函数
def train(model, data_loader, optimizer, criterion, device):
    loss_total = 0
    acc_total = 0
    model.train()
    for i, batch in enumerate(data_loader):
        X_batch, y_batch = batch
        X_batch = X_batch.to(device)
        y_batch = y_batch.to(device)
        optimizer.zero_grad()
        y_pred = model(X_batch)
        loss = criterion(y_pred, y_batch)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        _, y_pred_label = torch.max(y_pred, 1)
        acc = (y_pred_label == y_batch).sum().item() / y_batch.size(0)
        loss_total += loss.item()
        acc_total += acc
    loss_avg = loss_total / len(data_loader)
    acc_avg = acc_total / len(data_loader)
    return loss_avg, acc_avg

定义训练函数train，用于训练模型。该函数接收模型、数据加载器、优化器、损失函数和设备作为参数。

  • model：需要训练的模型。
  • data_loader：数据加载器，用于读取数据。
  • optimizer：优化器，用于更新模型参数。
  • criterion：损失函数，用于计算损失。
  • device：设备，用于指定模型运行的设备（CPU或GPU）。

在训练过程中，使用DataLoader加载数据，并使用optimizer更新模型参数，使用criterion计算损失，最后返回平均损失和平均准确率。

5. 定义贝叶斯优化函数

# 定义贝叶斯优化函数
def optimize_model(input_dim, hidden_dim, output_dim, lr, weight_decay):
    input_dim = int(input_dim)
    hidden_dim = int(hidden_dim)
    output_dim = int(output_dim)
    device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
    dataset = GeneDataset(X, y)
    data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
    model1 = FirstModel(input_dim, hidden_dim, output_dim).to(device)
    model2 = SecondModel(output_dim, hidden_dim, 1).to(device)
    optimizer1 = optim.Adam(model1.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)
    optimizer2 = optim.Adam(model2.parameters(), lr=lr, weight_decay=weight_decay)
    criterion1 = nn.CrossEntropyLoss()
    criterion2 = nn.BCEWithLogitsLoss()
    for epoch in range(100):
        loss1, acc1 = train(model1, data_loader, optimizer1, criterion1, device)
        y_pred1 = model1(torch.Tensor(X).to(device))
        _, y_pred1_label = torch.max(y_pred1, 1)
        y_pred1_onehot = F.one_hot(y_pred1_label, num_classes=4)
        dataset2 = GeneDataset(y_pred1_onehot.cpu().numpy(), y)
        data_loader2 = DataLoader(dataset2, batch_size=32, shuffle=True)
        loss2, acc2 = train(model2, data_loader2, optimizer2, criterion2, device)
        print(f'Epoch {epoch+1} - Loss1: {loss1:.4f} - Acc1: {acc1:.4f} - Loss2: {loss2:.4f} - Acc2: {acc2:.4f}')
    return acc2

定义贝叶斯优化函数optimize_model，用于对模型进行优化。该函数接收模型输入维度、隐藏层维度、输出维度、学习率和权重衰减作为参数。

  • input_dim：模型输入维度，即基因数量。
  • hidden_dim：隐藏层维度。
  • output_dim：模型输出维度，FirstModel的输出维度为4，SecondModel的输出维度为1。
  • lr：学习率。
  • weight_decay：权重衰减。

在优化过程中，首先创建两个模型实例，分别为FirstModel和SecondModel，并使用optim.Adam优化器进行参数更新。然后使用nn.CrossEntropyLoss作为FirstModel的损失函数，使用nn.BCEWithLogitsLoss作为SecondModel的损失函数。最后，使用train函数进行模型训练，并返回SecondModel的准确率作为优化目标。

6. 贝叶斯优化

# 贝叶斯优化
pbounds = {'input_dim': (8, 20), 'hidden_dim': (32, 256), 'output_dim': (2, 8), 'lr': (0.0001, 0.01), 'weight_decay': (0.0001, 0.1)}
optimizer = BayesianOptimization(f=optimize_model, pbounds=pbounds, random_state=1)
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20)

# 输出最优结果
print(optimizer.max)

使用BayesianOptimization库进行贝叶斯优化。首先定义参数搜索范围，然后创建BayesianOptimization对象，并指定优化函数和参数范围。最后调用maximize方法进行优化，并输出最优结果。

总结

该代码使用Python编写DNN神经网络模型，根据基因表达量预测患者是否患病。模型采用两阶段结构，并使用贝叶斯优化进行超参数调整。代码包含详细注释和Dropout层，并基于PyTorch框架实现。

注意： 该代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。

基于基因表达量的DNN神经网络患者疾病预测模型

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