Neurale Netwerken met scikit-learn
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
-
Gebruiksgemak: het is niet nodig om diep in te gaan op de details van elk algoritme. Je kunt eenvoudig kant-en-klare methoden en klassen gebruiken;
-
Optimalisatie: de
sklearn-bibliotheek is geoptimaliseerd voor prestaties, wat de traintijd van je model kan verkorten; -
Uitgebreide documentatie:
sklearnbiedt uitgebreide documentatie met gebruiksvoorbeelden, wat het leerproces aanzienlijk kan versnellen; -
Compatibiliteit:
sklearnintegreert goed met andere populaire Python-bibliotheken zoalsnumpy,pandasenmatplotlib.
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.
Standaard gebruikt MLPClassifier de ReLU activatiefunctie voor verborgen lagen. Voor binaire classificatie is de uitvoerlaag in wezen hetzelfde als degene die je hebt geïmplementeerd.
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)
Neurale netwerken in sklearn bepalen het aantal inputs en outputs op basis van de gegevens waarop ze zijn getraind. Het is daarom niet nodig om deze handmatig in te stellen.
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 u alleen de predict()-methode aan te roepen:
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
Het doel is om een perceptron met dezelfde structuur als eerder te maken, trainen en evalueren, maar nu met behulp van de sklearn-bibliotheek:
- Initialiseer een perceptron met
100trainings-epochs, twee verborgen lagen van elk6neuronen, en een leersnelheid van0.01(stel de parameters in precies deze volgorde in). - Train het model op de trainingsdata.
- Verkrijg voorspellingen op de testset.
- Bereken de nauwkeurigheid van het model op de testset.
Oplossing
Bedankt voor je feedback!
single
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 4Neurale Netwerken met scikit-learn
Veeg om het menu te tonen
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
-
Gebruiksgemak: het is niet nodig om diep in te gaan op de details van elk algoritme. Je kunt eenvoudig kant-en-klare methoden en klassen gebruiken;
-
Optimalisatie: de
sklearn-bibliotheek is geoptimaliseerd voor prestaties, wat de traintijd van je model kan verkorten; -
Uitgebreide documentatie:
sklearnbiedt uitgebreide documentatie met gebruiksvoorbeelden, wat het leerproces aanzienlijk kan versnellen; -
Compatibiliteit:
sklearnintegreert goed met andere populaire Python-bibliotheken zoalsnumpy,pandasenmatplotlib.
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.
Standaard gebruikt MLPClassifier de ReLU activatiefunctie voor verborgen lagen. Voor binaire classificatie is de uitvoerlaag in wezen hetzelfde als degene die je hebt geïmplementeerd.
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)
Neurale netwerken in sklearn bepalen het aantal inputs en outputs op basis van de gegevens waarop ze zijn getraind. Het is daarom niet nodig om deze handmatig in te stellen.
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 u alleen de predict()-methode aan te roepen:
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
Het doel is om een perceptron met dezelfde structuur als eerder te maken, trainen en evalueren, maar nu met behulp van de sklearn-bibliotheek:
- Initialiseer een perceptron met
100trainings-epochs, twee verborgen lagen van elk6neuronen, en een leersnelheid van0.01(stel de parameters in precies deze volgorde in). - Train het model op de trainingsdata.
- Verkrijg voorspellingen op de testset.
- Bereken de nauwkeurigheid van het model op de testset.
Oplossing
Schakel over naar desktop voor praktijkervaringGa verder vanaf waar je bent met een van de onderstaande optiesBedankt voor je feedback!
single
