使用 Python 和 PyTorch 构建基因表达量预测疾病的神经网络模型

本教程使用 Python 和 PyTorch 构建一个神经网络模型，通过基因表达量预测患者是否患病。模型使用二分类结构，包含一个隐藏层，并使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器进行训练。

数据准备

读入 Excel 表格: 表格的第一行为患者状态标志 'state'（1 为患病，0 为正常）和 8 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。
读入训练集: 路径为 'C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\output_data.xlsx'。
读入测试集: 路径为 'C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\output_data1.xlsx'。

模型构建

模型结构: 使用二分类模型，即预测患者是否患病。模型包含一个隐藏层，该层包含 4 个神经元。
损失函数: 使用交叉熵损失函数 (Cross-Entropy Loss)。
优化器: 使用 Adam 优化器。

训练过程

训练循环: 对训练集进行迭代训练。
输出: 将每次训练的准确率和损失值输出。

测试过程

测试集参与训练: 使用测试集进行模型评估。
输出概率: 输出最后一次训练得到的每个样本的患病概率。

代码示例

import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 1. 读取数据
train_data = pd.read_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\output_data.xlsx')
test_data = pd.read_excel('C:\Users\lenovo\Desktop\HIV\DNN神经网络测试\output_data1.xlsx')

# 2. 数据预处理
# ... (例如，将基因表达量标准化)

# 3. 构建模型
class DiseasePredictor(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(DiseasePredictor, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(8, 4)  # 输入层到隐藏层
        self.fc2 = nn.Linear(4, 1)  # 隐藏层到输出层
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()  # 激活函数

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)  # 使用 ReLU 作为激活函数
        x = self.fc2(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x

model = DiseasePredictor()

# 4. 定义损失函数和优化器
criterion = nn.BCELoss()  # 二元交叉熵损失
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)  # Adam 优化器

# 5. 训练模型
for epoch in range(100):  # 训练 100 个 epoch
    # ... (将训练数据输入模型进行训练)
    # ... (计算损失，更新模型参数)
    print('Epoch:', epoch, 'Loss:', loss, 'Accuracy:', accuracy)

# 6. 测试模型
# ... (将测试数据输入模型进行预测)

# 7. 输出结果
# ... (输出每个样本的患病概率)

注意

代码示例仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。
为了提高模型的准确率，可以使用数据增强、模型调参等技术。
使用 PyTorch 构建神经网络模型，可以方便地进行模型训练和测试。