基于基因表达量的DNN神经网络患者患病预测模型

以下是用Python和PyTorch框架编写的DNN神经网络代码，用于根据基因表达量预测患者是否患病的情况。

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

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

# 数据归一化处理
X = (X - np.mean(X, axis=0)) / np.std(X, axis=0)

# 数据集类
class GeneDataset(Dataset):
    def __init__(self, X, y):
        self.X = torch.tensor(X, dtype=torch.float32)
        self.y = torch.tensor(y, dtype=torch.float32)
    
    def __len__(self):
        return len(self.X)
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.X[index], self.y[index]

# 神经网络模型类
class GeneNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, p_dropout):
        super(GeneNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.dropout = nn.Dropout(p=p_dropout)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
        
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.dropout(x)
        x = self.sigmoid(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 定义训练函数
def train(model, dataloader, optimizer, criterion):
    model.train()
    total_loss = 0.0
    total_correct = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(dataloader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels.unsqueeze(1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
        total_loss += loss.item() * inputs.size(0)
        total_correct += torch.sum((outputs > 0.5) == labels.unsqueeze(1)).item()
    return total_loss / len(dataloader.dataset), total_correct / len(dataloader.dataset)

# 定义贝叶斯优化函数
def optimize(hidden_size, p_dropout):
    hidden_size = int(hidden_size)
    p_dropout = max(0.0, min(1.0, p_dropout))
    net = GeneNet(input_size=16, hidden_size=hidden_size, output_size=1, p_dropout=p_dropout)
    criterion = nn.BCEWithLogitsLoss()
    optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.01)
    dataset = GeneDataset(X, y)
    dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
    for epoch in range(50):
        train_loss, train_acc = train(net, dataloader, optimizer, criterion)
        print('Epoch:', epoch+1, 'Train Loss:', train_loss, 'Train Acc:', train_acc)
    return train_acc

# 对神经网络模型进行贝叶斯优化
optimizer = BayesianOptimization(
    f=optimize,
    pbounds={'hidden_size': (10, 50), 'p_dropout': (0.0, 0.5)}
)
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=20)

# 输出最优参数
print('Optimal Parameters:', optimizer.max['params'])

代码说明：

数据读取和预处理：
- 使用pandas库读取Excel表格数据。
- 将数据划分为基因表达量数据(X)和患病状态标签(y)。
- 对基因表达量数据进行标准化处理。
数据集类：
- 定义一个自定义数据集类GeneDataset，继承自torch.utils.data.Dataset，用于方便地读取和处理数据。
神经网络模型类：
- 定义一个神经网络模型类GeneNet，继承自nn.Module。
- 模型包含两个全连接层和一个sigmoid激活函数，以及一个dropout层以防止过拟合。
训练函数：
- 定义一个train函数，用于训练模型。
- 使用nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，并使用optim.Adam作为优化器。
贝叶斯优化函数：
- 定义一个optimize函数，用于使用贝叶斯优化寻找模型的最优参数。
- 使用BayesianOptimization库进行优化，并设置参数搜索空间。
模型优化：
- 使用BayesianOptimization库对模型进行优化，并输出最优参数。

注意：

代码中使用了sklearn.model_selection.train_test_split函数来划分训练集和测试集，但由于要求所有数据都用于训练，因此该函数没有实际应用。
代码中使用了nn.Dropout层以防止过拟合，但具体的dropout概率需要根据实际情况进行调整。
代码中使用了nn.Sigmoid激活函数，但也可以使用其他激活函数，例如ReLU。
代码中使用了optim.Adam作为优化器，但也可以使用其他优化器，例如SGD。
代码中使用了BayesianOptimization库进行参数优化，但也可以使用其他参数优化方法，例如网格搜索。

进一步改进：

可以使用更复杂的模型架构，例如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)。
可以使用更高级的注意力机制，例如自注意力机制。
可以使用更先进的参数优化方法，例如遗传算法或粒子群优化。
可以将训练过程中的准确率和损失值进行可视化，以更好地理解模型的训练过程。
可以将模型部署到实际应用场景中，例如为医院提供辅助诊断服务。