神经网络实现线性二分类 线性二分类实例*2代码
时间: 2024-10-27 16:11:53 浏览: 18
神经网络实现线性二分类通常是通过一个简单的结构,比如逻辑回归模型,它是最基础的神经网络模型之一。线性二分类是指只有两个类别的预测,其中决策边界是一个直线或超平面。以下是一个使用Python和深度学习库Keras实现简单线性逻辑回归的例子:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.Dense import Dense
# 假设我们有特征X(二维数组)和标签y(0或1)
X = np.random.rand(100, 2) # 100个样本,每个样本有两个特征
y = np.where(X[:, 0] + X[:, 1] > 1, 1, 0) # 划分二分类,当和大于1时为1,否则为0
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=2, activation='sigmoid')) # 输入层,两个输入,激活函数为Sigmoid,输出一个值
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0)
# 测试
predictions = model.predict_classes(X)
```
在这个例子中,模型会学习如何找到一个最优的决策线,使得正负样本分布尽可能平衡。`predict_classes()`函数用于做预测并返回最有可能的结果类别。
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