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详解 Scikit-learn 的 neural_network.MLPClassifier函数:多层感知器分类器(图文详解1)

Python Micheal 4周前 (04-24) 27次浏览 已收录 扫描二维码
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详解 Scikit-learn 的 neural_network.MLPClassifier函数:多层感知器分类器(图文详解1)

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。

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