感知机模型解决“二分类”问题的实例
时间: 2024-06-22 20:02:17 浏览: 157
04感知器实现二分类任务.py
感知机(Perceptron)是一种基本的线性分类模型,最初由弗雷德·罗森布拉特在1957年提出,主要用于解决二分类问题。感知机假设输入特征和输出类别之间存在线性可分的边界。其核心思想是通过调整权重来找到一个最优超平面,使得正类和负类样本被正确分开。
实例说明:
假设我们有数据集,其中包含两个特征(如身高和体重)和一个标签(是否健身爱好者),目标是预测一个人是否是健身爱好者。数据可以用二维坐标表示,比如一个点如果健身爱好者的标签为1,非健身爱好者的标签为-1。
1. **初始化权重**:模型开始时,给每个特征分配一个初始权重值,通常设置为0或随机值。
2. **学习过程**:
- 输入一个训练样本(如一个人的身高和体重)。
- 计算该样本的输入值乘以对应的权重,再加上一个偏置项(通常设为0,但也可以包含)。
- 将这个加权和与预定义的阈值进行比较。如果大于0,则预测为正类(健身爱好者),否则预测为负类。
- 如果预测错误,调整权重向正确的方向移动,即如果预测为正类但实际上是负类,增加相应的负权重;反之,减小负权重。
3. **迭代优化**:不断遍历整个训练集,直到所有样本都被正确分类或达到预设的迭代次数。如果所有样本都能正确分类,或者无法再找到更新权重的空间(即梯度为0),则停止迭代。
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