Rede Neural com scikit-learn
Trabalhar com redes neurais pode ser bastante complexo, especialmente ao tentar construí-las do zero. Em vez de codificar algoritmos e fórmulas manualmente, é possível utilizar ferramentas prontas como a biblioteca sklearn.
Benefícios de usar sklearn
-
Facilidade de uso: não é necessário aprofundar-se nos detalhes de cada algoritmo. Métodos e classes prontos podem ser utilizados;
-
Otimização: a biblioteca
sklearné otimizada para desempenho, o que pode reduzir o tempo de treinamento do modelo; -
Documentação abrangente:
sklearnoferece documentação detalhada com exemplos de uso, o que pode acelerar significativamente o processo de aprendizagem; -
Compatibilidade:
sklearnintegra-se facilmente com outras bibliotecas populares do Python, comonumpy,pandasematplotlib.
Perceptron no sklearn
Para criar o mesmo modelo apresentado nesta seção, pode-se utilizar a classe MLPClassifier da biblioteca sklearn. Seus principais parâmetros são:
max_iter: define o número máximo de épocas para o treinamento;hidden_layer_sizes: especifica a quantidade de neurônios em cada camada oculta como uma tupla;learning_rate_init: define a taxa de aprendizado para atualização dos pesos.
Por padrão, o MLPClassifier utiliza a função de ativação ReLU para as camadas ocultas. Para classificação binária, a camada de saída é essencialmente a mesma que você implementou.
Por exemplo, com uma única linha de código, é possível criar um perceptron com duas camadas ocultas de 10 neurônios cada, utilizando no máximo 100 épocas para treinamento e uma taxa de aprendizado de 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Redes neurais no sklearn determinam o número de entradas e saídas com base nos dados utilizados para treinamento. Portanto, não é necessário defini-los manualmente.
Assim como em nossa implementação, treinar o modelo envolve simplesmente chamar o método fit():
model.fit(X_train, y_train)
Para obter os rótulos previstos (por exemplo, no conjunto de teste), basta chamar o método predict():
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
Seu objetivo é criar, treinar e avaliar um perceptron com a mesma estrutura daquele que você implementou anteriormente, mas utilizando a biblioteca sklearn:
- Inicialize um perceptron com
100épocas de treinamento, duas camadas ocultas de6neurônios cada e uma taxa de aprendizado de0.01(defina os parâmetros exatamente nesta ordem). - Treine o modelo com os dados de treinamento.
- Obtenha as previsões no conjunto de teste.
- Calcule a acurácia do modelo no conjunto de teste.
Solução
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Can you explain what the `MLPClassifier` is used for?
What do the parameters like `max_iter` and `hidden_layer_sizes` mean in practice?
How do I interpret the results from `model.predict()`?
Awesome!
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Perceptron no sklearn
Para criar o mesmo modelo apresentado nesta seção, pode-se utilizar a classe MLPClassifier da biblioteca sklearn. Seus principais parâmetros são:
max_iter: define o número máximo de épocas para o treinamento;hidden_layer_sizes: especifica a quantidade de neurônios em cada camada oculta como uma tupla;learning_rate_init: define a taxa de aprendizado para atualização dos pesos.
Por padrão, o MLPClassifier utiliza a função de ativação ReLU para as camadas ocultas. Para classificação binária, a camada de saída é essencialmente a mesma que você implementou.
Por exemplo, com uma única linha de código, é possível criar um perceptron com duas camadas ocultas de 10 neurônios cada, utilizando no máximo 100 épocas para treinamento e uma taxa de aprendizado de 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Redes neurais no sklearn determinam o número de entradas e saídas com base nos dados utilizados para treinamento. Portanto, não é necessário defini-los manualmente.
Assim como em nossa implementação, treinar o modelo envolve simplesmente chamar o método fit():
model.fit(X_train, y_train)
Para obter os rótulos previstos (por exemplo, no conjunto de teste), basta chamar o método predict():
y_pred = model.predict(X_test)
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100épocas de treinamento, duas camadas ocultas de6neurônios cada e uma taxa de aprendizado de0.01(defina os parâmetros exatamente nesta ordem). - Treine o modelo com os dados de treinamento.
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