基于基因表达量的疾病预测：使用 Python 和 DNN 模型

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

项目需求:

读取 Excel 表格，第一行为患者状态标志 state（1 为患病，0 为正常）和 16 个基因名称，第 0 列为患者是否患病的真值，其余列为基因的表达量。
数据路径为 'C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN\data1.xlsx'。
使用贝叶斯优化对神经网络模型进行优化。
加入注意力机制。
给出详细注释。
数据划分：数据全部作为训练集，没有测试集。即全部把数据拿去训练。
将每次训练的准确率和损失值两者进行输出。
使用 PyTorch 框架。
将每次训练的准确率和损失值输出。

代码实现:

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

# 读取数据
data = pd.read_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN\data1.xlsx')
X = data.iloc[:, 1:].values.astype(np.float32)
y = data.iloc[:, 0].values.astype(np.float32)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

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

# 定义神经网络模型
class AttentionDNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_classes):
        super(AttentionDNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_dim, 1),
            nn.Tanh(),
            nn.Softmax(dim=1)
        )
    
    def forward(self, x):
        hidden = self.fc1(x)
        hidden = self.relu(hidden)
        attention_weights = self.attention(hidden)
        context = torch.sum(hidden * attention_weights, dim=1)
        output = self.fc2(context)
        output = self.softmax(output)
        return output, attention_weights

# 定义训练函数
def train(model, optimizer, criterion, loader):
    model.train()
    train_loss = 0.0
    train_acc = 0.0
    for X, y in loader:
        optimizer.zero_grad()
        output, _ = model(X)
        loss = criterion(output, y)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item() * len(y)
        train_acc += torch.sum(torch.argmax(output, dim=1) == y).item()
    train_loss /= len(loader.dataset)
    train_acc /= len(loader.dataset)
    return train_loss, train_acc

# 定义贝叶斯优化函数，用于搜索最优超参数
def optimize(input_dim, hidden_dim, learning_rate, weight_decay):
    input_dim = int(input_dim)
    hidden_dim = int(hidden_dim)
    learning_rate = 10 ** learning_rate
    weight_decay = 10 ** weight_decay
    model = AttentionDNN(input_dim, hidden_dim, 2)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate, weight_decay=weight_decay)
    dataset = GeneDataset(X, y)
    loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)
    for epoch in range(10):
        train_loss, train_acc = train(model, optimizer, criterion, loader)
        print('Epoch {}, Train Loss {:.4f}, Train Acc {:.4f}'.format(epoch+1, train_loss, train_acc))
    return train_acc

# 贝叶斯优化搜索最优超参数
pbounds = {'input_dim': (16, 16), 'hidden_dim': (10, 50), 'learning_rate': (-5, -2), 'weight_decay': (-5, -1)}
optimizer = BayesianOptimization(
    f=optimize,
    pbounds=pbounds,
    random_state=42
)
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20)

# 输出最优超参数和对应的最优准确率
print(optimizer.max)

代码解释:

数据预处理: 读取数据并进行标准化。
数据集类定义: 定义一个 GeneDataset 类，用于方便地加载数据。
模型定义: 定义 AttentionDNN 类，该模型包含一个全连接层、ReLU 激活函数、另一个全连接层、Softmax 函数以及一个注意力机制。
训练函数定义: 定义 train 函数，用于训练模型。
贝叶斯优化函数定义: 定义 optimize 函数，用于搜索最优超参数。
贝叶斯优化: 使用贝叶斯优化方法搜索最优超参数。
输出结果: 输出最优超参数和对应的最优准确率。

注意事项:

此代码仅提供参考，实际应用中需要根据具体问题进行调整。
由于本题没有测试集，代码将全部数据用于训练，实际应用中应该将数据划分为训练集和测试集。
在实际应用中，应该使用更多数据进行训练，并对模型进行更全面的评估。
建议先学习 PyTorch 的基本操作和神经网络模型的构建方法，以便更好地理解代码。

希望本文对你有所帮助!