根据梯度下降法的原理,编写一个 Python 脚本文件,实现自适应神经元 Adaline 对 数据进行二元分类的算法。
时间: 2024-10-20 11:05:37 浏览: 14
首先,让我们理解Adaline(Adaptive Linear Neuron)是一种基于梯度下降学习的简单线性模型,用于解决二元分类问题。这个模型不需要激活函数,只包含一个权重和偏置项。以下是使用Python实现Adaline的基本步骤:
```python
import numpy as np
class AdaLine:
def __init__(self, learning_rate=0.01, max_iterations=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.max_iterations = max_iterations
self.weights = None
self.bias = None
def initialize_weights(self, X):
n_features = X.shape[1]
self.weights = np.zeros(n_features)
self.bias = 0.0
def sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
def update_weights(self, X, y):
m = len(y) # number of training examples
output = self.sigmoid(X @ self.weights + self.bias)
# 计算梯度
gradient = (output - y) * X
self.weights -= self.learning_rate * (1/m) * gradient.sum(axis=0)
self.bias -= self.learning_rate * (output - y).mean()
def train(self, X, y):
self.initialize_weights(X)
for _ in range(self.max_iterations):
self.update_weights(X, y)
# 使用示例
def main():
# 假设X是一个二维数组,y是对应的标签(0或1)
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0])
ada = AdaLine()
ada.train(X, y)
# 预测新样本
new_sample = [[0, 0]]
prediction = ada.sigmoid(new_sample @ ada.weights + ada.bias)
if prediction >= 0.5:
print("预测结果:正向")
else:
print("预测结果:负向")
if __name__ == "__main__":
main()
```
在这个脚本中,我们首先创建了一个`AdaLine`类,包含了初始化权重、更新权重和训练模型的方法。`train`函数使用了梯度下降法迭代优化权重和偏置。在`main`函数中,我们展示了如何使用这个类对给定的数据进行训练,并对新的样本进行预测。
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