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训练损失) ax1.set_xlabel(训练轮次) ax1.set_ylabel(损失) ax1.legend() ax1.grid(True, alpha0.3) ax2.plot(history.history[accuracy], label训练准确率, colorblue) ax2.plot(history.history[val_accuracy], label验证准确率, colorred) ax2.set_title(f{model_type} - 训练准确率) ax2.set_xlabel(训练轮次) ax2.set_ylabel(准确率) ax2.legend() ax2.grid(True, alpha0.3) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path, 训练历史.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果混淆矩阵def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, results_path, model_typeTransformer): 绘制混淆矩阵 cm confusion_matrix(y_true, y_pred) plt.figure(figsize(8, 6)) sns.heatmap(cm, annotTrue, fmtd, cmapBlues, xticklabels[0, 1], yticklabels[0, 1]) plt.title(f{model_type} - 混淆矩阵) plt.xlabel(预测类别) plt.ylabel(真实类别) plt.savefig(os.path.join(results_path, 混淆矩阵.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show() return cm结果ROC曲线def plot_roc_curve(y_true, y_prob, results_path, model_typeTransformer): 绘制ROC曲线 fpr, tpr, thresholds roc_curve(y_true, y_prob) auc_score roc_auc_score(y_true, y_prob) plt.figure(figsize(8, 6)) plt.plot(fpr, tpr, colorred, linewidth2, labelf{model_type} (AUC {auc_score:.3f})) plt.plot([0, 1], [0, 1], colornavy, linestyle--, linewidth1) plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel(假正率 (1 - 特异度)) plt.ylabel(真正率 (灵敏度)) plt.title(f{model_type} - ROC曲线) plt.legend(loclower right) plt.grid(True, alpha0.3) plt.savefig(os.path.join(results_path, ROC曲线.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show() return fpr, tpr, thresholds, auc_score结果校准曲线def plot_calibration_curve(y_true, y_prob, results_path, model_typeTransformer): 绘制校准曲线 prob_true, prob_pred calibration_curve(y_true, y_prob, n_bins10) plt.figure(figsize(8, 6)) plt.plot(prob_pred, prob_true, s-, colorblue, linewidth2, labelmodel_type) plt.plot([0, 1], [0, 1], --, colorred, linewidth1, label完美校准) plt.xlabel(预测概率) plt.ylabel(实际概率) plt.title(f{model_type} - 校准曲线) plt.legend() plt.grid(True, alpha0.3) plt.xlim(0, 1) plt.ylim(0, 1) plt.savefig(os.path.join(results_path, 校准曲线.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show() return prob_true, prob_pred结果临床影响曲线def plot_clinical_impact_curve(y_true, y_prob, results_path, model_typeTransformer): 绘制临床影响曲线 thresholds np.linspace(0.01, 0.99, 100) net_benefit [] for p in thresholds: tp np.sum((y_prob p) (y_true 1)) fp np.sum((y_prob p) (y_true 0)) n len(y_true) nb tp / n - fp / n * (p / (1 - p)) net_benefit.append(nb) plt.figure(figsize(8, 6)) plt.plot(thresholds, net_benefit, colorblue, linewidth2) plt.axhline(y0, colorred, linestyle--, linewidth1) plt.xlabel(阈值概率) plt.ylabel(净获益) plt.title(f{model_type} - 临床影响曲线) plt.grid(True, alpha0.3) plt.savefig(os.path.join(results_path, 临床影响曲线.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show() return thresholds, net_benefit结果特征重要性图def plot_feature_importance_transformer(model, feature_names, results_path, model_typeTransformer): 绘制特征重要性图 - Transformer版本 # 对于Transformer模型使用第一层Dense层的权重 first_dense_layer None for layer in model.layers: ifdensein layer.name and transformer_block not in layer.name: first_dense_layer layer break if first_dense_layer is not None: first_layer_weights first_dense_layer.get_weights()[0] # 全连接层权重形状: (input_features, units) importance np.sum(np.abs(first_layer_weights), axis1) else: # 如果没有找到Dense层使用均匀重要性 importance np.ones(len(feature_names)) # 确保importance是一维数组 importance importance.flatten() # 创建特征重要性数据框 importance_df pd.DataFrame({ Feature: feature_names, Importance: importance }).sort_values(Importance, ascendingFalse) # 绘制特征重要性图 plt.figure(figsize(12, 8)) top_features min(15, len(importance_df)) plt.barh(importance_df[Feature].head(top_features), importance_df[Importance].head(top_features), colorsteelblue, alpha0.7) plt.xlabel(重要性得分) plt.title(f{model_type} - 特征重要性 (前{top_features}个特征)) plt.gca().invert_yaxis() plt.grid(True, alpha0.3, axisx) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path, 特征重要性图.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show() return importance_df结果预测概率分布图def plot_prediction_distribution(y_true, y_prob, results_path, model_typeTransformer): 绘制预测概率分布图 plt.figure(figsize(8, 6)) for outcome in [0, 1]: mask y_true outcome plt.hist(y_prob[mask], bins30, alpha0.6, labelf结局 {outcome}, densityTrue) plt.xlabel(预测概率) plt.ylabel(密度) plt.title(f{model_type} - 预测概率分布) plt.legend() plt.grid(True, alpha0.3) plt.savefig(os.path.join(results_path, 预测概率分布.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果残差分析图def plot_residual_analysis(y_true, y_prob, results_path, model_typeTransformer): 绘制残差分析图 residuals y_true - y_prob plt.figure(figsize(8, 6)) plt.scatter(y_prob, residuals, alpha0.6, colorblue) plt.axhline(y0, colorred, linestyle--, linewidth2) z np.polyfit(y_prob, residuals, 3) p np.poly1d(z) x_smooth np.linspace(y_prob.min(), y_prob.max(), 100) plt.plot(x_smooth, p(x_smooth), colordarkgreen, linewidth2) plt.xlabel(预测概率) plt.ylabel(残差) plt.title(f{model_type} - 残差分析) plt.grid(True, alpha0.3) plt.savefig(os.path.join(results_path, 残差分析.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果2.6 Transformer可视化多头注意力机制模拟图def create_attention_visualization(results_path): 创建多头注意力机制模拟图 seq_length 10 n_heads 8 #创建模拟的注意力权重 np.random.seed(123) attention_weights np.random.uniform(0,1,(seq_length, seq_length)) # 标准化为概率分布 attention_weights attention_weights /np.sum(attention_weights, axis1,keepdimsTrue) # 绘制热图 plt.figure(figsize(10,8)) sns.heatmap(attention_weights, cmapplasma, annotTrue, fmt.2f, xticklabels[fPos{i} for i in range(1,seq_length 1)], yticklabels[fQ{i}for i in range(1,seq_length 1)]) plt.title(Transformer多头注意力机制模拟) plt.xlabel(键位置) plt.ylabel(查询位置) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path,多头注意力机制.jpg), dpi300,bbox_inchestight) plt.show()结果位置编码可视乎def create_positional_encoding_plot(results_path): 创建位置编码可视化 seq_length 20 d_model 64 # 创建位置编码矩阵 positional_encoding np.zeros((seq_length, d_model)) for pos in range(seq_length): for i in range(d_model): if i % 2 0: # 偶数位置使用正弦 positional_encoding[pos, i] np.sin(pos / (10000 ** ((i) / d_model))) else: # 奇数位置使用余弦 positional_encoding[pos, i] np.cos(pos / (10000 ** ((i - 1) / d_model))) # 选择前8个维度进行可视化 plt.figure(figsize(12, 6)) for i in range(8): plt.plot(range(seq_length), positional_encoding[:, i], labelfDim {i 1}, linewidth2) plt.title(Transformer位置编码可视化) plt.xlabel(序列位置) plt.ylabel(编码值) plt.legend() plt.grid(True, alpha0.3) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path, 位置编码可视化.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果Transformer架构图def create_transformer_architecture_plot(results_path): 创建Transformer架构图 fig, ax plt.subplots(figsize(14, 8)) # 定义层和连接 layers [ {name: 输入嵌入, x: 1, y: 0.5, color: #1f77b4}, {name: 位置编码, x: 2, y: 0.5, color: #ff7f0e}, {name: 编码器层×6, x: 3, y: 0.5, color: #2ca02c}, {name: 多头注意力, x: 4, y: 0.3, color: #d62728}, {name: 前馈网络, x: 4, y: 0.7, color: #9467bd}, {name: 解码器层×6, x: 5, y: 0.5, color: #8c564b}, {name: 输出层, x: 6, y: 0.5, color: #e377c2} ] connections [ (0, 1), (1, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 2), (4, 2), (2, 5), (5, 6) ] # 绘制连接线 for conn in connections: start layers[conn[0]] end layers[conn[1]] ax.annotate(, xy(end[x], end[y]), xytext(start[x], start[y]), arrowpropsdict(arrowstyle-, colorgray, lw2, alpha0.7)) # 绘制层节点 for layer in layers: ax.add_patch(plt.Rectangle((layer[x] - 0.3, layer[y] - 0.1), 0.6, 0.2, colorlayer[color], alpha0.8)) ax.text(layer[x], layer[y], layer[name], hacenter, vacenter, colorwhite, fontweightbold, fontsize9) ax.set_xlim(0.5, 6.5) ax.set_ylim(0, 1) ax.set_title(Transformer架构示意图, fontsize16, fontweightbold) ax.axis(off) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path, Transformer架构图.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果层归一化效果可视乎def create_layer_norm_plot(results_path): 创建层归一化效果可视化 np.random.seed(123) original_data np.random.normal(10, 5, 1000) normalized_data (original_data - np.mean(original_data)) / np.std(original_data) fig, (ax1, ax2) plt.subplots(1, 2, figsize(12, 5)) ax1.hist(original_data, bins30, alpha0.7, colorsteelblue, densityTrue) ax1.set_title(原始数据分布) ax1.set_xlabel(数值) ax1.set_ylabel(密度) ax1.grid(True, alpha0.3) ax2.hist(normalized_data, bins30, alpha0.7, colordarkred, densityTrue) ax2.set_title(层归一化后分布) ax2.set_xlabel(数值) ax2.set_ylabel(密度) ax2.grid(True, alpha0.3) plt.suptitle(Transformer层归一化效果, fontsize16, fontweightbold) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path, 层归一化效果.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果残差连接示意图def create_residual_connection_plot(results_path): 创建残差连接示意图 fig, ax plt.subplots(figsize(10, 6)) # 定义节点 nodes [ {name: 输入, x: 1, y: 0.5, color: #1f77b4}, {name: 子层处理, x: 2, y: 0.5, color: #2ca02c}, {name: 层归一化, x: 3, y: 0.5, color: #ff7f0e}, {name: 残差连接, x: 2.5, y: 0.2, color: #d62728}, {name: 前馈网络, x: 4, y: 0.5, color: #9467bd}, {name: 输出, x: 5, y: 0.5, color: #e377c2} ] # 定义连接 connections [ (0, 1), (1, 2), (2, 4), (0, 3), (3, 4), (4, 5) ] # 绘制连接线 for conn in connections: start nodes[conn[0]] end nodes[conn[1]] ax.annotate(, xy(end[x], end[y]), xytext(start[x], start[y]), arrowpropsdict(arrowstyle-, colorgray, lw2, alpha0.7)) # 绘制节点 for node in nodes: ax.add_patch(plt.Circle((node[x], node[y]), 0.15, colornode[color], alpha0.8)) ax.text(node[x], node[y], node[name], hacenter, vacenter, colorwhite, fontweightbold, fontsize8) ax.set_xlim(0.5, 5.5) ax.set_ylim(0, 1) ax.set_title(Transformer残差连接示意图, fontsize16, fontweightbold) ax.axis(off) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path, 残差连接示意图.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果特征注意力热图def create_feature_attention_heatmap(feature_names, results_path): 创建特征注意力热图 n_features len(feature_names) # 创建模拟的注意力矩阵 np.random.seed(123) attention_matrix np.random.uniform(0, 1, (n_features, n_features)) # 标准化 attention_matrix attention_matrix / np.sum(attention_matrix, axis1, keepdimsTrue) # 如果特征太多只显示前15个 if n_features 15: display_features 15 attention_matrix_display attention_matrix[:display_features, :display_features] feature_names_display feature_names[:display_features] else: display_features n_features attention_matrix_display attention_matrix feature_names_display feature_names plt.figure(figsize(12, 10)) sns.heatmap(attention_matrix_display, xticklabelsfeature_names_display, yticklabelsfeature_names_display, cmapmagma, annotTrue, fmt.2f) plt.title(Transformer特征间注意力热图模拟) plt.xlabel(关键特征) plt.ylabel(查询特征) plt.xticks(rotation45, haright) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path, 特征注意力热图.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果多头注意力权重分布def create_multihead_attention_plot(results_path): 创建多头注意力权重分布 n_heads 8 np.random.seed(123) fig, ax plt.subplots(figsize(12, 6)) for i in range(n_heads): # 模拟每个头的注意力权重分布 weights np.random.beta(0.5, 0.5, 1000) ax.hist(weights, bins30, alpha0.3, labelfHead {i 1}, densityTrue) ax.set_title(Transformer多头注意力权重分布) ax.set_xlabel(注意力权重) ax.set_ylabel(密度) ax.legend() ax.grid(True, alpha0.3) plt.tight_layout() plt.savefig(os.path.join(results_path, 多头注意力分布.jpg), dpi300, bbox_inchestight) plt.show()结果作者简介读研期间发表6篇SCI数据挖掘相关论文现在某研究院从事数据算法相关科研工作结合自身科研实践经历不定期分享关于Python、机器学习、深度学习、人工智能系列基础知识与应用案例。致力于只做原创以最简单的方式理解和学习关注我一起交流成长。需要数据集和源码的小伙伴可以关注底部公众号添加作者微信。