Rete Neurale con scikit-learn
Lavorare con le reti neurali può essere piuttosto complesso, soprattutto se si cerca di costruirle da zero. Invece di programmare manualmente algoritmi e formule, è possibile utilizzare strumenti già pronti come la libreria sklearn.
Vantaggi dell'utilizzo di sklearn
-
Facilità d'uso: non è necessario approfondire i dettagli di ogni algoritmo. È possibile utilizzare semplicemente metodi e classi già pronti;
-
Ottimizzazione: la libreria
sklearnè ottimizzata per le prestazioni, il che può ridurre il tempo di addestramento del modello; -
Documentazione estesa:
sklearnoffre una documentazione dettagliata con esempi di utilizzo, che può velocizzare notevolmente il processo di apprendimento; -
Compatibilità:
sklearnsi integra bene con altre librerie Python popolari comenumpy,pandasematplotlib.
Percettrone in sklearn
Per creare lo stesso modello presentato in questa sezione, è possibile utilizzare la classe MLPClassifier della libreria sklearn. I suoi parametri principali sono i seguenti:
max_iter: definisce il numero massimo di epoche per l'addestramento;hidden_layer_sizes: specifica il numero di neuroni in ciascun livello nascosto come tupla;learning_rate_init: imposta il tasso di apprendimento per l'aggiornamento dei pesi.
Per impostazione predefinita, MLPClassifier utilizza la funzione di attivazione ReLU per i layer nascosti. Per la classificazione binaria, il layer di output è sostanzialmente identico a quello implementato manualmente.
Ad esempio, con una sola riga di codice è possibile creare un percettrone con due layer nascosti da 10 neuroni ciascuno, utilizzando al massimo 100 epoche per l'addestramento e un tasso di apprendimento di 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Le reti neurali in sklearn determinano il numero di input e output in base ai dati su cui vengono addestrate. Pertanto, non è necessario impostarli manualmente.
Come nella nostra implementazione, l'addestramento del modello consiste semplicemente nel chiamare il metodo fit():
model.fit(X_train, y_train)
Per ottenere le etichette previste (ad esempio, sul set di test), è sufficiente chiamare il metodo predict():
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
L'obiettivo è creare, addestrare e valutare un percettrone con la stessa struttura di quello precedentemente implementato, ma utilizzando la libreria sklearn:
- Inizializza un percettrone con
100epoche di addestramento, due strati nascosti da6neuroni ciascuno e un tasso di apprendimento di0.01(imposta i parametri in questo ordine esatto). - Addestra il modello sui dati di training.
- Ottieni le predizioni sul set di test.
- Calcola l'accuratezza del modello sul set di test.
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Percettrone in sklearn
Per creare lo stesso modello presentato in questa sezione, è possibile utilizzare la classe MLPClassifier della libreria sklearn. I suoi parametri principali sono i seguenti:
max_iter: definisce il numero massimo di epoche per l'addestramento;hidden_layer_sizes: specifica il numero di neuroni in ciascun livello nascosto come tupla;learning_rate_init: imposta il tasso di apprendimento per l'aggiornamento dei pesi.
Per impostazione predefinita, MLPClassifier utilizza la funzione di attivazione ReLU per i layer nascosti. Per la classificazione binaria, il layer di output è sostanzialmente identico a quello implementato manualmente.
Ad esempio, con una sola riga di codice è possibile creare un percettrone con due layer nascosti da 10 neuroni ciascuno, utilizzando al massimo 100 epoche per l'addestramento e un tasso di apprendimento di 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Le reti neurali in sklearn determinano il numero di input e output in base ai dati su cui vengono addestrate. Pertanto, non è necessario impostarli manualmente.
Come nella nostra implementazione, l'addestramento del modello consiste semplicemente nel chiamare il metodo fit():
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y_pred = model.predict(X_test)
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