Нейронна Мережа з Використанням Scikit-Learn
Робота з нейронними мережами може бути досить складною, особливо якщо створювати їх з нуля. Замість ручного написання алгоритмів і формул можна використовувати готові інструменти, такі як бібліотека sklearn.
Переваги використання sklearn
-
Зручність використання: немає необхідності глибоко занурюватися в деталі кожного алгоритму. Можна просто використовувати готові методи та класи;
-
Оптимізація: бібліотека
sklearnоптимізована для продуктивності, що може зменшити час навчання моделі; -
Розгорнута документація:
sklearnнадає розгорнуту документацію з прикладами використання, що значно прискорює процес навчання; -
Сумісність:
sklearnдобре інтегрується з іншими популярними бібліотеками Python, такими якnumpy,pandasтаmatplotlib.
Перцептрон у sklearn
Для створення такої ж моделі, як у цьому розділі, можна використати клас MLPClassifier з бібліотеки sklearn. Основні параметри цього класу:
max_iter: визначає максимальну кількість епох для навчання;hidden_layer_sizes: задає кількість нейронів у кожному прихованому шарі у вигляді кортежу;learning_rate_init: встановлює швидкість навчання для оновлення ваг.
За замовчуванням MLPClassifier використовує функцію активації ReLU для прихованих шарів. Для бінарної класифікації вихідний шар фактично такий самий, як і той, що ви реалізували.
Наприклад, за допомогою одного рядка коду можна створити перцептрон з двома прихованими шарами по 10 нейронів у кожному, використовуючи не більше ніж 100 епох для навчання та швидкість навчання 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Нейронні мережі в sklearn визначають кількість входів і виходів на основі даних, на яких вони навчаються. Тому немає потреби задавати їх вручну.
Як і у нашій реалізації, навчання моделі полягає лише у виклику методу fit():
model.fit(X_train, y_train)
Щоб отримати прогнозовані мітки (наприклад, на тестовій вибірці), достатньо викликати метод predict():
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
Ваша мета — відтворити, навчити та оцінити модель перцептрона за допомогою бібліотеки scikit-learn, дотримуючись тієї ж структури, що й у попередній власній реалізації.
Дотримуйтесь наступних кроків:
- Ініціалізуйте перцептрон за допомогою класу
MLPClassifier:
- Встановіть кількість епох навчання на
100черезmax_iter=100; - Використайте дві приховані шари, кожен з яких містить
6нейронів (hidden_layer_sizes=(6, 6)); - Встановіть швидкість навчання на
0.01черезlearning_rate_init=0.01; - Додайте
random_state=10для відтворюваності результатів.
- Навчіть модель на тренувальному наборі даних за допомогою методу
.fit(). - Отримайте передбачення для всіх прикладів з тестового набору за допомогою методу
.predict(). - Оцініть якість шляхом обчислення точності моделі на тестовому наборі за допомогою функції
accuracy_score().
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 4Нейронна Мережа з Використанням Scikit-Learn
Свайпніть щоб показати меню
Робота з нейронними мережами може бути досить складною, особливо якщо створювати їх з нуля. Замість ручного написання алгоритмів і формул можна використовувати готові інструменти, такі як бібліотека sklearn.
Переваги використання sklearn
-
Зручність використання: немає необхідності глибоко занурюватися в деталі кожного алгоритму. Можна просто використовувати готові методи та класи;
-
Оптимізація: бібліотека
sklearnоптимізована для продуктивності, що може зменшити час навчання моделі; -
Розгорнута документація:
sklearnнадає розгорнуту документацію з прикладами використання, що значно прискорює процес навчання; -
Сумісність:
sklearnдобре інтегрується з іншими популярними бібліотеками Python, такими якnumpy,pandasтаmatplotlib.
Перцептрон у sklearn
Для створення такої ж моделі, як у цьому розділі, можна використати клас MLPClassifier з бібліотеки sklearn. Основні параметри цього класу:
max_iter: визначає максимальну кількість епох для навчання;hidden_layer_sizes: задає кількість нейронів у кожному прихованому шарі у вигляді кортежу;learning_rate_init: встановлює швидкість навчання для оновлення ваг.
За замовчуванням MLPClassifier використовує функцію активації ReLU для прихованих шарів. Для бінарної класифікації вихідний шар фактично такий самий, як і той, що ви реалізували.
Наприклад, за допомогою одного рядка коду можна створити перцептрон з двома прихованими шарами по 10 нейронів у кожному, використовуючи не більше ніж 100 епох для навчання та швидкість навчання 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Нейронні мережі в sklearn визначають кількість входів і виходів на основі даних, на яких вони навчаються. Тому немає потреби задавати їх вручну.
Як і у нашій реалізації, навчання моделі полягає лише у виклику методу fit():
model.fit(X_train, y_train)
Щоб отримати прогнозовані мітки (наприклад, на тестовій вибірці), достатньо викликати метод predict():
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
Ваша мета — відтворити, навчити та оцінити модель перцептрона за допомогою бібліотеки scikit-learn, дотримуючись тієї ж структури, що й у попередній власній реалізації.
Дотримуйтесь наступних кроків:
- Ініціалізуйте перцептрон за допомогою класу
MLPClassifier:
- Встановіть кількість епох навчання на
100черезmax_iter=100; - Використайте дві приховані шари, кожен з яких містить
6нейронів (hidden_layer_sizes=(6, 6)); - Встановіть швидкість навчання на
0.01черезlearning_rate_init=0.01; - Додайте
random_state=10для відтворюваності результатів.
- Навчіть модель на тренувальному наборі даних за допомогою методу
.fit(). - Отримайте передбачення для всіх прикладів з тестового набору за допомогою методу
.predict(). - Оцініть якість шляхом обчислення точності моделі на тестовому наборі за допомогою функції
accuracy_score().
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
