mlpclassifier
详解 Scikit-learn 的 neural_network.MLPClassifier函数：多层感知器分类器(图文详解1)
详细介绍 Scikit-learn 中的 neural_network.MLPClassifier 函数,这是一个基于多层感知器(MLP)的分类器。
- 函数作用:
MLPClassifier是 Scikit-learn 中的一个神经网络模型,可用于分类问题。- 它实现了一个多层感知器(Multilayer Perceptron),是一种前馈神经网络。
- 该分类器可以处理具有多个隐藏层的非线性模型,能够学习复杂的数据模式。
- 底层原理:
- 多层感知器是一种前馈神经网络,由输入层、隐藏层和输出层组成。
- 每个神经元都有一个权重和偏置,通过反向传播算法学习最优的权重和偏置值。
- 隐藏层使用非线性激活函数,如 ReLU、Sigmoid 或 Tanh,从而能够学习复杂的非线性模式。
- 输出层使用 Softmax 激活函数,输出各类别的概率分布。
- 使用步骤:
- 准备数据:将特征矩阵 X 和标签向量 y 准备好。
- 创建分类器:实例化
MLPClassifier并设置相关参数。 - 训练模型:使用
fit()方法训练模型。 - 评估模型:使用
score()方法评估模型的准确率。 - 预测新样本:使用
predict()方法对新样本进行预测。
- 示例代码:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建并训练 MLPClassifier
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,),
activation='relu',
solver='adam',
max_iter=500,
random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
print("Training accuracy:", clf.score(X_train, y_train))
print("Test accuracy:", clf.score(X_test, y_test))
# 对新样本进行预测
new_sample = [[5.9, 3.0, 4.2, 1.5]]
prediction = clf.predict(new_sample)
print("Prediction:", prediction)
在上述示例中,我们使用 Scikit-learn 提供的鸢尾花数据集,创建并训练了一个多层感知器分类器。我们设置了隐藏层的大小、激活函数、优化算法等参数,并评估了模型在训练集和测试集上的准确率。最后,我们使用训练好的模型对一个新样本进行了预测。
总的来说,MLPClassifier 是 Scikit-learn 中非常强大的分类算法之一,它可以学习复杂的非线性模式,在许多分类任务中都有很好的表现。
