多层感知机二分类python

多层感知机在二分类问题中的python实现可以参考以下步骤：

1. 导入所需库，包括numpy和sklearn的make_classification和train_test_split函数。
2. 准备数据并进行切分。使用make_classification函数生成分类数据集，并使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。
3. 定义前期准备函数，包括sigmoid函数和其导数sigmoid_Derivative函数。sigmoid函数用于将输出值映射到介于0和1之间的概率值，sigmoid_Derivative函数用于计算sigmoid函数的导数。
4. 实现BP类。具体步骤如下：
a. 初始化权重矩阵，可以使用随机初始化或者其他方式。
b. 定义前向传播函数，根据输入值预测输出值，并将中间结果保存。
c. 定义反向传播函数，根据损失函数的梯度计算权重的调整量，并根据调整量更新权重矩阵。
d. 定义训练函数，使用训练集进行迭代训练，根据预测值和真实值计算损失函数，并根据损失函数的梯度进行权重的更新。
e. 定义预测函数，使用测试集进行预测，返回预测结果。
f. 实例化BP类，并调用训练函数进行模型训练，再调用预测函数进行模型预测。

以上是多层感知机在二分类问题中的python实现的基本步骤。具体代码实现可以参考引用中的链接提供的内容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python手推多层感知机（BP网络实现）](https://blog.csdn.net/Auraro__/article/details/120612508)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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