Red Neuronal con Scikit-Learn
Trabajar con redes neuronales puede ser bastante complicado, especialmente si se intenta construirlas desde cero. En lugar de programar manualmente algoritmos y fórmulas, se pueden utilizar herramientas ya preparadas como la biblioteca sklearn.
Beneficios de usar sklearn
-
Facilidad de uso: no es necesario profundizar en los detalles de cada algoritmo. Se pueden emplear métodos y clases ya implementados;
-
Optimización: la biblioteca
sklearnestá optimizada para el rendimiento, lo que puede reducir el tiempo de entrenamiento del modelo; -
Documentación extensa:
sklearnofrece documentación detallada con ejemplos de uso, lo que puede acelerar considerablemente el proceso de aprendizaje; -
Compatibilidad:
sklearnse integra bien con otras bibliotecas populares de Python comonumpy,pandasymatplotlib.
Perceptrón en sklearn
Para crear el mismo modelo que en esta sección, se puede utilizar la clase MLPClassifier de la biblioteca sklearn. Sus parámetros clave son los siguientes:
max_iter: define el número máximo de épocas para el entrenamiento;hidden_layer_sizes: especifica el número de neuronas en cada capa oculta como una tupla;learning_rate_init: establece la tasa de aprendizaje para la actualización de los pesos.
De forma predeterminada, MLPClassifier utiliza la función de activación ReLU para las capas ocultas. Para la clasificación binaria, la capa de salida es esencialmente la misma que la que implementaste.
Por ejemplo, con una sola línea de código, puedes crear un perceptrón con dos capas ocultas de 10 neuronas cada una, utilizando como máximo 100 épocas para el entrenamiento y una tasa de aprendizaje de 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Las redes neuronales en sklearn determinan el número de entradas y salidas en función de los datos con los que se entrenan. Por lo tanto, no es necesario configurarlos manualmente.
Al igual que en nuestra implementación, entrenar el modelo simplemente implica llamar al método fit():
model.fit(X_train, y_train)
Para obtener las etiquetas predichas (por ejemplo, en el conjunto de prueba), solo es necesario llamar al método predict():
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
El objetivo es crear, entrenar y evaluar un perceptrón con la misma estructura que el implementado previamente, pero utilizando la biblioteca sklearn:
- Inicializar un perceptrón con
100épocas de entrenamiento, dos capas ocultas de6neuronas cada una y una tasa de aprendizaje de0.01(establecer los parámetros en este orden exacto). - Entrenar el modelo con los datos de entrenamiento.
- Obtener predicciones sobre el conjunto de prueba.
- Calcular la precisión del modelo en el conjunto de prueba.
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Documentación extensa:
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Compatibilidad:
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Perceptrón en sklearn
Para crear el mismo modelo que en esta sección, se puede utilizar la clase MLPClassifier de la biblioteca sklearn. Sus parámetros clave son los siguientes:
max_iter: define el número máximo de épocas para el entrenamiento;hidden_layer_sizes: especifica el número de neuronas en cada capa oculta como una tupla;learning_rate_init: establece la tasa de aprendizaje para la actualización de los pesos.
De forma predeterminada, MLPClassifier utiliza la función de activación ReLU para las capas ocultas. Para la clasificación binaria, la capa de salida es esencialmente la misma que la que implementaste.
Por ejemplo, con una sola línea de código, puedes crear un perceptrón con dos capas ocultas de 10 neuronas cada una, utilizando como máximo 100 épocas para el entrenamiento y una tasa de aprendizaje de 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Las redes neuronales en sklearn determinan el número de entradas y salidas en función de los datos con los que se entrenan. Por lo tanto, no es necesario configurarlos manualmente.
Al igual que en nuestra implementación, entrenar el modelo simplemente implica llamar al método fit():
model.fit(X_train, y_train)
Para obtener las etiquetas predichas (por ejemplo, en el conjunto de prueba), solo es necesario llamar al método predict():
y_pred = model.predict(X_test)
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El objetivo es crear, entrenar y evaluar un perceptrón con la misma estructura que el implementado previamente, pero utilizando la biblioteca sklearn:
- Inicializar un perceptrón con
100épocas de entrenamiento, dos capas ocultas de6neuronas cada una y una tasa de aprendizaje de0.01(establecer los parámetros en este orden exacto). - Entrenar el modelo con los datos de entrenamiento.
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