Werken met neurale netwerken kan behoorlijk lastig zijn, vooral als je ze vanaf nul probeert op te bouwen. In plaats van handmatig algoritmen en formules te coderen, kun je gebruikmaken van kant-en-klare tools zoals de sklearn-bibliotheek.

Voordelen van het gebruik van sklearn

1. Gebruiksgemak: je hoeft niet diep in te gaan op de details van elk algoritme. Je kunt eenvoudig kant-en-klare methoden en klassen gebruiken;

2. Optimalisatie: de sklearn-bibliotheek is geoptimaliseerd voor prestaties, wat de traintijd van je model kan verkorten;

3. Uitgebreide documentatie: sklearn biedt uitgebreide documentatie met gebruiksvoorbeelden, wat het leerproces aanzienlijk kan versnellen;

4. Compatibiliteit: sklearn integreert goed met andere populaire Python-bibliotheken zoals numpy, pandas en matplotlib.

Perceptron in sklearn

Om hetzelfde model als in deze sectie te maken, kun je de MLPClassifier-klasse uit de sklearn-bibliotheek gebruiken. De belangrijkste parameters zijn als volgt:

• max_iter: bepaalt het maximale aantal epochs voor training;
• hidden_layer_sizes: specificeert het aantal neuronen in elke verborgen laag als een tuple;
• learning_rate_init: stelt het leerrendement voor gewichtsaanpassingen in.

Bijvoorbeeld, met één regel code kun je een perceptron maken met twee verborgen lagen van elk 10 neuronen, waarbij maximaal 100 epochs voor training worden gebruikt en een leersnelheid van 0.5:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)

Net als bij onze implementatie bestaat het trainen van het model eenvoudigweg uit het aanroepen van de fit()-methode:

model.fit(X_train, y_train)

Om de voorspelde labels te verkrijgen (bijvoorbeeld op de testset), hoeft alleen de predict()-methode aangeroepen te worden:

y_pred = model.predict(X_test)