基于sklearn搭建DNN深度学习网络

基于scikit-learn库本身并不直接支持深度神经网络（DNN），因为scikit-learn更侧重于机器学习模型的高级接口，而不是底层的神经网络构建。然而，你可以通过结合其他Python库如TensorFlow、Keras或PyTorch来实现在Scikit-Learn框架上应用DNN。

以下是一个简化的步骤：

1. 安装所需的库：

   pip install scikit-learn tensorflow keras

2. 导入必要的模块：

from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

3. 创建一个自定义的DNN Estimator类，继承自BaseEstimator和ClassifierMixin（如果你需要做分类任务）：

class DeepNeuralNet(BaseEstimator, ClassifierMixin):
    def __init__(self, input_dim, hidden_layers, output_layer):
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_layers = hidden_layers
        self.output_layer = output_layer

    def build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(self.hidden_layers[0], activation='relu', input_dim=self.input_dim))
        for layer in self.hidden_layers[1:]:
            model.add(Dense(layer, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.output_layer, activation='softmax'))  # 对于多分类问题
        return model

    def fit(self, X, y, **kwargs):
        self.model = self.build_model()
        self.model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
        self.model.fit(X, y, **kwargs)
        return self

    def predict_proba(self, X):
        return self.model.predict_proba(X)

    def predict(self, X):
        return self.model.predict_classes(X)

4. 使用这个自定义类实例化并训练模型：

input_dim = ...  # 输入特征维度
hidden_layers = [64, 32]  # 隐藏层结构
output_layer = 10  # 输出类别数

model = DeepNeuralNet(input_dim, hidden_layers, output_layer)
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))