scikit-learn (sklearn) — бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения на Python. Он предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности и выбор модели.
sklearn построен на основе NumPy и SciPy, двух библиотек для научных вычислений на Python. Он разработан, чтобы быть простым в использовании и эффективным, и хорошо интегрируется с остальной частью научной экосистемы Python, такой как matplotlib для построения графиков и pandas для обработки данных. Эта библиотека предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности и выбор модели.
Для реализации нейронной сети с помощью scikit-learn (sklearn) можно использовать классы MLPClassifier
или MLPRegressor
, входящие в состав модуля sklearn.neural_network
. Эти классы позволяют создать модель нейронной сети и обучить ее на ваших данных.
Вот пример того, как вы можете использовать MLPClassifier
для создания модели нейронной сети для задачи классификации:
from sklearn.neural_network import MLPClassifier # Create the model model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000, alpha=1e-4, solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1, learning_rate_init=.1) # Train the model on the training data model.fit(X_train, y_train) # Test the model on the test data score = model.score(X_test, y_test)
Здесь X_train
и y_train
— это функции и метки обучающих данных, а X_test
и y_test
— это функции и метки тестовых данных. Параметр hidden_layer_sizes
указывает количество объектов в скрытых слоях сети. Вы можете указать несколько скрытых слоев, используя кортеж с более чем одним значением, например. (10, 20)
для двух скрытых слоев по 10 и 20 единиц соответственно. Параметр max_iter
указывает максимальное количество итераций для запуска алгоритма оптимизации, а параметр alpha
указывает силу регуляризации. Параметр solver
указывает используемый алгоритм оптимизации, а параметр learning_rate_init
указывает начальную скорость обучения.
Для задач регрессии вы можете использовать MLPRegressor
аналогичным образом.