神經網路學習案例 鳶尾花分類問題

結合《機器學習實戰》和泰迪杯師資培訓，使用神經網路完成了鳶尾花問題，將**完善並記錄下來。

書中對構建 ann 的兩種方法做了詳細解釋，還有在編譯模型時如何選擇損失函式和優化器，以及在不同層啟用函式的選擇。

構建人工神經網路的兩種方法如下：

# 第一種方法

model = tf.keras.sequential(
[ tf.keras.layers.dense(
10, input_shape=(4
,), activation=
'relu'),
tf.keras.layers.dense(
3, activation=
'softmax')]
)

# 第二種方法

model = tf.keras.sequential(
)model.add(tf.keras.layers.dense(
10, input_shape=(4
,), activation=
'relu'))
model.add(tf.keras.layers.dense(
3, activation=
'softmax'
))

for i in

range
(x_test.shape[0]
):pre = res[i]
.argmax(
)print
('**值：'
, pre,
'\t真實值：'
, y_test[i]
)

那麼對於神經網路的學習，我使用鳶尾花資料集對整個流程和相關的視覺化**進行了完善和補充，建立了如下神經網路學習案例。

下面為 「神經網路學習案例：鳶尾花分類問題」 完整**：

# 匯入第三方庫

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
# 讀取鳶尾花資料集
iris = load_iris(
)# 劃分訓練集和測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=
0.2, random_state=22)
# 構建人工神經網路
model = tf.keras.sequential(
)model.add(tf.keras.layers.dense(
10, input_shape=(4
,), activation=
'relu'))
model.add(tf.keras.layers.dense(
3, activation=
'softmax'))
# 顯示模型的所有層
model.summary(
)# 編譯模型
# 指定損失函式，優化器，評價指標
# 多分類問題loss使用交叉熵，評價指標為準確性
model.
compile
(loss=
"sparse_categorical_crossentropy"
, optimizer=
"adam"
, metrics=
"accuracy"
)history = model.fit(x_train, y_train, epochs=
1000
, validation_data=
(x_test, y_test)
)# 繪製訓練曲線
pd.dataframe(history.history)
.plot(figsize=(8
,5))
plt.grid(
true
)plt.gca(
).set_ylim(0,
1)plt.show(
)# 模型**
y_pre_proba = model.predict(x_test)
# 返回每個類別的概率
y_pre = model.predict_classes(x_test)
# 返回最大概率的類別
# 模型評分
scores =
for i in
range
(len
(y_test)):
if y_pre[i]
== y_test[i]:1
)else:0
)accuracy =
sum(scores)
/len
(scores)

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