写程序将学号的最后两位作为特征值的数量,然后生成拥有5000组数据的训练集,并且进行训练。寻找 比较合适的学习率以及训练次数,使得最终模型的误差度小于万分之一
时间: 2024-06-11 22:05:18 浏览: 99
由于没有具体的数据集和模型,我们无法提供完整的代码。但是,我们可以提供一个大致的步骤来实现这个任务:
1. 读取学号数据并提取最后两位作为特征值。
2. 随机生成5000组特征值和标签作为训练集。
3. 定义一个模型,比如线性回归模型。
4. 定义一个损失函数,比如均方误差(MSE)。
5. 对训练集进行训练,使用梯度下降算法来最小化损失函数。
6. 不断调整学习率和训练次数,直到得到满意的结果。
以下是一些可能的代码片段,供参考:
```
import numpy as np
# 读取学号数据并提取最后两位作为特征值
student_id = '12345678'
features = int(student_id[-2:])
# 随机生成5000组特征值和标签作为训练集
X = np.random.rand(5000, features)
y = np.random.rand(5000, 1)
# 定义一个模型,比如线性回归模型
class LinearRegression:
def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.num_iterations = num_iterations
def fit(self, X, y):
m = X.shape[0]
n = X.shape[1]
self.theta = np.zeros((n+1, 1))
X = np.hstack((np.ones((m, 1)), X))
for i in range(self.num_iterations):
h = np.dot(X, self.theta)
error = h - y
gradient = 1/m * np.dot(X.T, error)
self.theta -= self.learning_rate * gradient
def predict(self, X):
m = X.shape[0]
X = np.hstack((np.ones((m, 1)), X))
return np.dot(X, self.theta)
# 定义一个损失函数,比如均方误差(MSE)
def mse(y_true, y_pred):
return np.mean((y_true - y_pred)**2)
# 对训练集进行训练,使用梯度下降算法来最小化损失函数
lr = LinearRegression(learning_rate=0.01, num_iterations=1000)
lr.fit(X, y)
# 不断调整学习率和训练次数,直到得到满意的结果
learning_rates = [0.001, 0.01, 0.1]
num_iterations = [1000, 5000, 10000]
best_lr = None
best_num_iterations = None
best_mse = float('inf')
for lr in learning_rates:
for num_iter in num_iterations:
model = LinearRegression(learning_rate=lr, num_iterations=num_iter)
model.fit(X, y)
y_pred = model.predict(X)
current_mse = mse(y, y_pred)
if current_mse < best_mse:
best_mse = current_mse
best_lr = lr
best_num_iterations = num_iter
print("Best learning rate:", best_lr)
print("Best number of iterations:", best_num_iterations)
print("Best MSE:", best_mse)
```
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