机器学习实战目录
第一章 python训练线性模型实战
第二章 python训练决策树模型实战
第三章 python训练神经网络模型实战
第四章 python训练支持向量机模型实战
第五章 python训练贝叶斯分类器模型实战
第六章 python训练集成学习模型实战
第七章 python训练聚类模型实战
第八章 python训练KNN模型实战
第九章 python训练CNN模型实战
第十章 python训练RNN模型实战
......(会一直更新)
目录
第三章 python训练神经网络模型实战
训练一个神经网络模型，需要经过以下步骤：
1. 下载数据集
可以在 kaggle、UCI ML Repository、TensorFlow Datasets 等网站中下载各种类型的数据集。具体步骤如下：
- 前往 kaggle 网站(https://www.kaggle.com/)。
- 注册账号并登录。
- 搜索想要的数据集，并点击下载按钮下载数据集(.csv格式为例)。
- 下载后解压数据集到本地目录。
2. 数据预处理
一般来说，数据集需要进行以下处理：
- 缺失值的处理：可以将缺失值填充为均值、中位数或众数等。
- 数据标准化：可以使用 StandardScaler 或 MinMaxScaler 将数据进行标准化和归一化。
- 特征选择：可以使用相关性矩阵等方法去除冗余特征，提高模型的训练效率和泛化能力。
3. 加载数据集
可以使用 TensorFlow Datasets 加载已有的数据集，也可以使用 pandas 库读取 CSV 文件格式的数据集。
```python
import tensorflow_datasets as tfds
dataset, info = tfds.load('mnist', split='train', with_info=True)
```
4. 准备训练数据
从数据集中提取出特征和标签数据。
```python
def prepare_data(data):
x = data['image']
y = data['label']
x = tf.cast(x, tf.float32) / 255.0
y = tf.cast(y, tf.int64)
return x, y
train_dataset = dataset.map(prepare_data).batch(32)
```
在这里，我们对训练集进行了数据归一化处理，并批处理成了每批 32 条数据。
5. 创建模型
使用 TensorFlow 的 Keras API 创建神经网络模型。
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10)
])
```
6. 编译模型
定义模型的优化器、损失函数和评价指标。
```python
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
```
7. 训练模型
使用 `model.fit()` 函数来训练模型。
```python
model.fit(train_dataset, epochs=10)
```
8. 测试模型
使用测试数据集验证神经网络模型的拟合效果。
```python
test_dataset, info = tfds.load('mnist', split='test', with_info=True)
test_dataset = test_dataset.map(prepare_data).batch(32)
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_dataset, verbose=2)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")
```
在这里，我们使用的评价指标是准确率，用于衡量模型对数据的拟合度。其中，准确率越高，说明模型的拟合度越好，即预测结果和真实值之间的差距越小。
参考资料：
[[1](https://www.tensorflow.org/datasets)]
[[2](https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner)]
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