Réseau de Neurones avec Scikit-Learn
Travailler avec des réseaux de neurones peut s’avérer complexe, surtout lorsque l’on tente de les construire à partir de zéro. Au lieu de coder manuellement les algorithmes et formules, il est possible d’utiliser des outils prêts à l’emploi tels que la bibliothèque sklearn
.
Avantages de l’utilisation de sklearn
-
Simplicité d’utilisation : il n’est pas nécessaire d’approfondir les détails de chaque algorithme. Il suffit d’utiliser des méthodes et classes prêtes à l’emploi ;
-
Optimisation : la bibliothèque
sklearn
est optimisée pour la performance, ce qui peut réduire le temps d’entraînement du modèle ; -
Documentation complète :
sklearn
propose une documentation détaillée avec des exemples d’utilisation, ce qui accélère considérablement l’apprentissage ; -
Compatibilité :
sklearn
s’intègre facilement avec d’autres bibliothèques Python populaires telles quenumpy
,pandas
etmatplotlib
.
Perceptron dans sklearn
Pour créer le même modèle que dans cette section, il est possible d’utiliser la classe MLPClassifier
de la bibliothèque sklearn
. Ses principaux paramètres sont les suivants :
max_iter
: définit le nombre maximal d’époques pour l’entraînement ;hidden_layer_sizes
: indique le nombre de neurones dans chaque couche cachée sous forme de tuple ;learning_rate_init
: fixe le taux d’apprentissage pour la mise à jour des poids.
Par défaut, MLPClassifier
utilise la fonction d’activation ReLU pour les couches cachées. Pour la classification binaire, la couche de sortie est essentiellement identique à celle que vous avez implémentée.
Par exemple, avec une seule ligne de code, il est possible de créer un perceptron avec deux couches cachées de 10
neurones chacune, en utilisant au maximum 100
époques pour l’entraînement et un taux d’apprentissage de 0.5
:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Les réseaux de neurones dans sklearn
déterminent le nombre d’entrées et de sorties en fonction des données sur lesquelles ils sont entraînés. Il n’est donc pas nécessaire de les définir manuellement.
Comme dans notre implémentation, l'entraînement du modèle consiste simplement à appeler la méthode fit()
:
model.fit(X_train, y_train)
Pour obtenir les étiquettes prédites (par exemple, sur l'ensemble de test), il suffit d'appeler la méthode predict()
:
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
Votre objectif est de créer, d'entraîner et d'évaluer un perceptron avec la même structure que celui que vous avez précédemment implémenté, mais en utilisant la bibliothèque sklearn
:
- Initialiser un perceptron avec
100
époques d'entraînement, deux couches cachées de6
neurones chacune, et un taux d'apprentissage de0.01
(définir les paramètres dans cet ordre exact). - Entraîner le modèle sur les données d'entraînement.
- Obtenir les prédictions sur le jeu de test.
- Calculer la précision du modèle sur le jeu de test.
Solution
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Simplicité d’utilisation : il n’est pas nécessaire d’approfondir les détails de chaque algorithme. Il suffit d’utiliser des méthodes et classes prêtes à l’emploi ;
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sklearn
est optimisée pour la performance, ce qui peut réduire le temps d’entraînement du modèle ; -
Documentation complète :
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propose une documentation détaillée avec des exemples d’utilisation, ce qui accélère considérablement l’apprentissage ; -
Compatibilité :
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,pandas
etmatplotlib
.
Perceptron dans sklearn
Pour créer le même modèle que dans cette section, il est possible d’utiliser la classe MLPClassifier
de la bibliothèque sklearn
. Ses principaux paramètres sont les suivants :
max_iter
: définit le nombre maximal d’époques pour l’entraînement ;hidden_layer_sizes
: indique le nombre de neurones dans chaque couche cachée sous forme de tuple ;learning_rate_init
: fixe le taux d’apprentissage pour la mise à jour des poids.
Par défaut, MLPClassifier
utilise la fonction d’activation ReLU pour les couches cachées. Pour la classification binaire, la couche de sortie est essentiellement identique à celle que vous avez implémentée.
Par exemple, avec une seule ligne de code, il est possible de créer un perceptron avec deux couches cachées de 10
neurones chacune, en utilisant au maximum 100
époques pour l’entraînement et un taux d’apprentissage de 0.5
:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Les réseaux de neurones dans sklearn
déterminent le nombre d’entrées et de sorties en fonction des données sur lesquelles ils sont entraînés. Il n’est donc pas nécessaire de les définir manuellement.
Comme dans notre implémentation, l'entraînement du modèle consiste simplement à appeler la méthode fit()
:
model.fit(X_train, y_train)
Pour obtenir les étiquettes prédites (par exemple, sur l'ensemble de test), il suffit d'appeler la méthode predict()
:
y_pred = model.predict(X_test)
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:
- Initialiser un perceptron avec
100
époques d'entraînement, deux couches cachées de6
neurones chacune, et un taux d'apprentissage de0.01
(définir les paramètres dans cet ordre exact). - Entraîner le modèle sur les données d'entraînement.
- Obtenir les prédictions sur le jeu de test.
- Calculer la précision du modèle sur le jeu de test.
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