创建三次函数并添加适当的噪声,调整多层感知机的超参数、优化策略、激活 函数等,使得模型达到较优的效果,并计算R2评价模型
时间: 2023-11-22 08:56:56 浏览: 31
首先,我们需要创建一个三次函数并添加噪声。假设我们的三次函数为:
y = 0.5x^3 - 2x^2 + 3x + 1
我们可以使用numpy库来生成一组数据,同时添加一些高斯噪声:
```python
import numpy as np
np.random.seed(42)
x = np.random.uniform(low=-5, high=5, size=(1000,))
y = 0.5*x**3 - 2*x**2 + 3*x + 1 + np.random.normal(scale=5, size=(1000,))
```
接下来,我们将数据集分为训练集和测试集:
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
然后,我们可以使用Keras构建多层感知机模型,并对超参数、优化策略和激活函数进行调整:
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import Adam
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=1, activation='relu'))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001))
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test, y_test))
```
在这个模型中,我们使用了两个隐藏层,分别包含64个和32个神经元。我们使用relu激活函数和Adam优化器,并使用均方误差作为损失函数。
我们可以使用R2评价模型的性能:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
y_pred = model.predict(x_test)
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R2 score:", r2)
```
通过不断尝试和调整,我们可以得到一个较好的模型。