sklearn实现ANN
时间: 2024-05-25 16:06:05 浏览: 197
ANN.zip_sklearn_sklearn ANN_skleran ann_神经网络 分类
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sklearn中没有直接实现ANN的模块,但可以使用sklearn中的神经网络模块MLPClassifier来实现。MLPClassifier是一个多层感知器分类器,可以用于分类问题。以下是一个简单的示例代码:
```python
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成数据集
X, y = make_classification(n_samples=100, random_state=1)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, random_state=1)
# 创建MLP分类器
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = mlp.predict(X_test)
# 输出准确率
print("Accuracy:", mlp.score(X_test, y_test))
```
在上面的代码中,我们使用make_classification函数生成了一个二分类问题的数据集,然后使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接着,我们创建了一个MLP分类器,并使用fit函数训练模型。最后,我们使用predict函数对测试集进行预测,并输出了模型的准确率。
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