利用神经网络进行分类源代码
时间: 2023-09-15 14:21:52 浏览: 83
以下是一个基本的神经网络分类器的代码示例,使用Python和Keras库:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)
# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))
```
在这个例子中,模型有三个层:输入层,一个包含12个节点的隐藏层,一个包含8个节点的隐藏层和一个输出层(一个节点,使用sigmoid激活函数)。模型编译时使用二元交叉熵作为损失函数,adam优化器和准确率作为性能指标。训练模型时,数据集被分成大小为10的批次,并进行150次迭代。最后,模型被评估并输出准确率。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)