Нейронна Мережа з Використанням Scikit-Learn
Робота з нейронними мережами може бути досить складною, особливо якщо ви намагаєтеся створити їх з нуля. Замість ручного кодування алгоритмів і формул, можна використовувати готові інструменти, такі як бібліотека sklearn.
Переваги використання sklearn
-
Простота використання: немає необхідності глибоко занурюватися в деталі кожного алгоритму. Можна просто застосовувати готові методи та класи;
-
Оптимізація: бібліотека
sklearnоптимізована для продуктивності, що може скоротити час навчання моделі; -
Розгорнута документація:
sklearnнадає розгорнуту документацію з прикладами використання, що значно прискорює процес навчання; -
Сумісність:
sklearnдобре інтегрується з іншими популярними бібліотеками Python, такими якnumpy,pandasтаmatplotlib.
Перцептрон у sklearn
Для створення такої ж моделі, як у цьому розділі, можна використати клас MLPClassifier з бібліотеки sklearn. Основні параметри такі:
max_iter: визначає максимальну кількість епох для навчання;hidden_layer_sizes: задає кількість нейронів у кожному прихованому шарі у вигляді кортежу;learning_rate_init: встановлює швидкість навчання для оновлення ваг.
За замовчуванням MLPClassifier використовує функцію активації ReLU для прихованих шарів. Для бінарної класифікації вихідний шар фактично такий самий, як і той, що ви реалізували.
Наприклад, за допомогою одного рядка коду можна створити перцептрон з двома прихованими шарами по 10 нейронів у кожному, використовуючи не більше ніж 100 епох для навчання та швидкість навчання 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Нейронні мережі в sklearn визначають кількість входів і виходів на основі даних, на яких вони навчаються. Тому немає потреби задавати їх вручну.
Як і у нашій реалізації, навчання моделі полягає лише у виклику методу fit():
model.fit(X_train, y_train)
Щоб отримати прогнозовані мітки (наприклад, на тестовій вибірці), достатньо викликати метод predict():
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
Ваша мета — створити, навчити та оцінити перцептрон з такою ж структурою, як і той, який ви реалізували раніше, але використовуючи бібліотеку sklearn:
- Ініціалізуйте перцептрон із
100епохами навчання, двома прихованими шарами по6нейронів у кожному та швидкістю навчання0.01(встановіть параметри саме в такому порядку). - Навчіть модель на тренувальних даних.
- Отримайте передбачення на тестовій вибірці.
- Обчисліть точність моделі на тестовій вибірці.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
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!
Completion rate improved to 4Нейронна Мережа з Використанням Scikit-Learn
Свайпніть щоб показати меню
Робота з нейронними мережами може бути досить складною, особливо якщо ви намагаєтеся створити їх з нуля. Замість ручного кодування алгоритмів і формул, можна використовувати готові інструменти, такі як бібліотека sklearn.
Переваги використання sklearn
-
Простота використання: немає необхідності глибоко занурюватися в деталі кожного алгоритму. Можна просто застосовувати готові методи та класи;
-
Оптимізація: бібліотека
sklearnоптимізована для продуктивності, що може скоротити час навчання моделі; -
Розгорнута документація:
sklearnнадає розгорнуту документацію з прикладами використання, що значно прискорює процес навчання; -
Сумісність:
sklearnдобре інтегрується з іншими популярними бібліотеками Python, такими якnumpy,pandasтаmatplotlib.
Перцептрон у sklearn
Для створення такої ж моделі, як у цьому розділі, можна використати клас MLPClassifier з бібліотеки sklearn. Основні параметри такі:
max_iter: визначає максимальну кількість епох для навчання;hidden_layer_sizes: задає кількість нейронів у кожному прихованому шарі у вигляді кортежу;learning_rate_init: встановлює швидкість навчання для оновлення ваг.
За замовчуванням MLPClassifier використовує функцію активації ReLU для прихованих шарів. Для бінарної класифікації вихідний шар фактично такий самий, як і той, що ви реалізували.
Наприклад, за допомогою одного рядка коду можна створити перцептрон з двома прихованими шарами по 10 нейронів у кожному, використовуючи не більше ніж 100 епох для навчання та швидкість навчання 0.5:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(10,10), learning_rate_init=0.5)
Нейронні мережі в sklearn визначають кількість входів і виходів на основі даних, на яких вони навчаються. Тому немає потреби задавати їх вручну.
Як і у нашій реалізації, навчання моделі полягає лише у виклику методу fit():
model.fit(X_train, y_train)
Щоб отримати прогнозовані мітки (наприклад, на тестовій вибірці), достатньо викликати метод predict():
y_pred = model.predict(X_test)
Swipe to start coding
Ваша мета — створити, навчити та оцінити перцептрон з такою ж структурою, як і той, який ви реалізували раніше, але використовуючи бібліотеку sklearn:
- Ініціалізуйте перцептрон із
100епохами навчання, двома прихованими шарами по6нейронів у кожному та швидкістю навчання0.01(встановіть параметри саме в такому порядку). - Навчіть модель на тренувальних даних.
- Отримайте передбачення на тестовій вибірці.
- Обчисліть точність моделі на тестовій вибірці.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
