bp 神经网络 分类 python

时间: 2023-06-19 16:08:36 浏览: 53
以下是使用 Python 实现 BP 神经网络分类的基本步骤: 1. 导入必要的库: ```python import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split ``` 2. 准备数据集: ```python X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2, random_state=123) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=123) ``` 3. 定义 BP 神经网络模型: ```python class NeuralNetwork: def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): self.input_dim = input_dim self.hidden_dim = hidden_dim self.output_dim = output_dim self.weights1 = np.random.normal(loc=0.0, scale=0.1, size=(self.input_dim, self.hidden_dim)) self.bias1 = np.zeros(self.hidden_dim) self.weights2 = np.random.normal(loc=0.0, scale=0.1, size=(self.hidden_dim, self.output_dim)) self.bias2 = np.zeros(self.output_dim) def sigmoid(self, x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) def sigmoid_derivative(self, x): return x * (1 - x) def forward(self, X): self.hidden = self.sigmoid(np.dot(X, self.weights1) + self.bias1) self.output = self.sigmoid(np.dot(self.hidden, self.weights2) + self.bias2) def backward(self, X, y): output_error = y - self.output output_delta = output_error * self.sigmoid_derivative(self.output) hidden_error = np.dot(output_delta, self.weights2.T) hidden_delta = hidden_error * self.sigmoid_derivative(self.hidden) self.weights2 += np.dot(self.hidden.T, output_delta) self.bias2 += np.sum(output_delta, axis=0) self.weights1 += np.dot(X.T, hidden_delta) self.bias1 += np.sum(hidden_delta, axis=0) def train(self, X, y, epochs): for i in range(epochs): self.forward(X) self.backward(X, y) def predict(self, X): self.forward(X) return np.round(self.output) ``` 4. 训练模型: ```python model = NeuralNetwork(input_dim=X_train.shape[1], hidden_dim=5, output_dim=1) model.train(X_train, y_train, epochs=100) ``` 5. 预测并评估模型: ```python y_pred = model.predict(X_test) accuracy = np.mean(y_pred == y_test) print("Accuracy:", accuracy) ``` 这就是使用 Python 实现 BP 神经网络分类的基本步骤。当然,还有很多其他的优化方法可以应用到神经网络模型中,如正则化、批量归一化、学习率衰减等,可以根据具体情况进行选择。

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