使用深度神经网络 (DNN) 和注意力机制进行 HIV 预测 - 代码示例

使用深度神经网络 (DNN) 和注意力机制进行 HIV 预测 - 代码示例

本代码示例展示了如何使用深度神经网络 (DNN) 和注意力机制来预测 HIV。代码使用 Python 和 PyTorch 库，并包括数据预处理、模型定义、训练和评估步骤。

1. 导入必要的库

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import roc_curve, auc

2. 读取数据

data = pd.read_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\data1.xlsx')
x = data.iloc[:, 1:].values
y = data.iloc[:, 0].values

3. 数据归一化

x = (x - x.mean()) / x.std()

4. 将 numpy 数组转换为张量

x = torch.Tensor(x)
y = torch.Tensor(y)

5. 定义模型

class DNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(DNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.out = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
        self.dropout = nn.Dropout(p=0.5)
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size, 1),
            nn.Tanh(),
            nn.Softmax(dim=1)
        )

    def forward(self, x):
        out = torch.relu(self.fc1(x))
        out = self.dropout(out)
        out = torch.relu(self.fc2(out))
        out = self.dropout(out)
        out = torch.relu(self.fc3(out))
        out = self.dropout(out)
        attention_weights = self.attention(out)
        out = attention_weights * out
        out = self.out(out)
        return out

6. 定义超参数

input_size = 16
hidden_size = 128
num_classes = 2
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

7. 初始化模型

model = DNN(input_size, hidden_size, num_classes)

8. 定义损失函数和优化器

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

9. 训练模型

train_loss = []
train_accuracy = []
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播和反向传播
    outputs = model(x)
    loss = criterion(outputs, y.long())
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 计算准确率
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    total = y.size(0)
    correct = (predicted == y.long()).sum().item()
    accuracy = correct / total
    train_accuracy.append(accuracy)
    train_loss.append(loss.item())

    # 输出训练信息
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}, Accuracy: {:.2f}%'
          .format(epoch + 1, num_epochs, loss.item(), accuracy * 100))

10. 输出每个样本的概率

_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
prob = torch.softmax(outputs, dim=1)[:, 1]
print('每个样本的概率:', prob.detach().numpy())

11. 绘制准确率变化的图

plt.plot(train_accuracy)
plt.title('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.show()

12. 绘制损失变化的图

plt.plot(train_loss)
plt.title('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()

13. 绘制 ROC 图

fpr, tpr, threshold = roc_curve(y, prob.detach().numpy())
roc_auc = auc(fpr, tpr)
plt.title('ROC Curve')
plt.plot(fpr, tpr, 'b', label='AUC = %0.2f' % roc_auc)
plt.legend(loc='lower right')
plt.plot([0, 1], [0, 1], 'r--')
plt.xlim([0, 1])
plt.ylim([0, 1])
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.show()

总结

这段代码展示了如何使用深度神经网络和注意力机制来预测 HIV。代码中包括了数据预处理、模型定义、训练和评估步骤。

注意： 这段代码仅供参考，并不能直接用于实际的医疗诊断。使用深度学习模型进行医疗诊断需要进行严格的验证和测试，并需要咨询医疗专业人士的意见。