notbook感知器信用分类代码示例

感知器是一种二元分类算法，它可以用来对数据进行分类。对于一个给定的输入向量，感知器会根据一组权重对其进行加权，并输出一个二元分类结果。其中，权重会根据训练数据进行调整，以使得感知器能够更好地对未知数据进行分类。

针对信用分类问题，我们可以使用感知器来判断一个人是否具有信用风险。具体来说，我们可以使用已知的信用数据集进行训练，并将感知器应用到新的数据上，以判断该人是否有信用风险。

以下是一个 Python 实现的感知器信用分类代码示例：

import numpy as np

class Perceptron:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, max_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.max_iterations = max_iterations

    def fit(self, X, y):
        self.weights = np.zeros(X.shape)
        self.bias = 0
        for _ in range(self.max_iterations):
            for i in range(X.shape):
                if y[i] * (np.dot(X[i], self.weights) + self.bias) <= 0:
                    self.weights += self.learning_rate * y[i] * X[i]
                    self.bias += self.learning_rate * y[i]

    def predict(self, X):
        return np.sign(np.dot(X, self.weights) + self.bias)

# 使用 iris 数据集进行测试
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

data = load_iris()
X = data.data
y = np.array([1 if label == 0 else -1 for label in data.target])

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

perceptron = Perceptron()
perceptron.fit(X_train, y_train)
accuracy = np.mean(y_test == perceptron.predict(X_test))
print('Accuracy: {:.2%}'.format(accuracy))

以上代码使用 iris 数据集进行测试，首先将标签为 0 的样本标记为正例，标签为 1 和 2 的样本标记为负例。然后将数据集分为训练集和测试集，并使用感知器进行训练和预测。最后输出分类准确率。