Défi : Évaluation du Perceptron
Pour évaluer le perceptron précédemment créé, vous utiliserez un jeu de données contenant deux caractéristiques d'entrée et deux classes distinctes (0 et 1) :
Ce jeu de données est équilibré, avec 500 échantillons de la classe 1 et 500 échantillons de la classe 0. Par conséquent, la précision est une métrique suffisante pour l'évaluation dans ce cas, qui peut être calculée à l'aide de la fonction accuracy_score() :
accuracy_score(y_true, y_pred)
y_true représente les étiquettes réelles, tandis que y_pred représente les étiquettes prédites.
Le jeu de données est stocké dans perceptron.py sous forme de deux tableaux NumPy : X (caractéristiques d'entrée) et y (étiquettes correspondantes), ils seront donc simplement importés. Ce fichier contient également model, qui est l'instance de la classe Perceptron que vous avez précédemment créée.
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Obtenez des prédictions à partir du modèle entraîné et évaluez ses performances :
- Divisez le jeu de données en ensembles d'entraînement (80 %) et de test (20 %).
- Entraînez le modèle pendant 10 époques avec un taux d'apprentissage de
0.01. - Obtenez les prédictions pour tous les exemples de l'ensemble de test.
- Calculez la précision en comparant les étiquettes prédites avec les étiquettes réelles du test.
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Ce jeu de données est équilibré, avec 500 échantillons de la classe 1 et 500 échantillons de la classe 0. Par conséquent, la précision est une métrique suffisante pour l'évaluation dans ce cas, qui peut être calculée à l'aide de la fonction accuracy_score() :
accuracy_score(y_true, y_pred)
y_true représente les étiquettes réelles, tandis que y_pred représente les étiquettes prédites.
Le jeu de données est stocké dans perceptron.py sous forme de deux tableaux NumPy : X (caractéristiques d'entrée) et y (étiquettes correspondantes), ils seront donc simplement importés. Ce fichier contient également model, qui est l'instance de la classe Perceptron que vous avez précédemment créée.
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