请给我写出一个二分类代码
时间: 2023-05-11 19:05:10 浏览: 27
好的,以下是一个简单的二分类代码:
```python
import numpy as np
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def binary_classification(x, w, b):
z = np.dot(x, w) + b
y_pred = sigmoid(z)
return y_pred
# Example usage
x = np.array([1, 2, 3, 4])
w = np.array([0.5, -0.5, 1, -1])
b = 0.5
y_pred = binary_classification(x, w, b)
print(y_pred)
```
这个代码使用了 sigmoid 函数作为激活函数,将输入向量 x 与权重向量 w 相乘并加上偏置 b,然后将结果传入 sigmoid 函数得到预测值 y_pred。这个代码可以用于二分类问题,例如预测某个人是否患有某种疾病。
相关问题
写出一个二分类自编码器模型
二分类自编码器(Binary Autoencoder)是一种能够将输入数据压缩成低维编码,并且能够重构原始数据的神经网络,同时还能够实现二分类任务。
以下是一个二分类自编码器的简单示例模型:
```python
from keras.layers import Input, Dense
from keras.models import Model
# 定义输入层
input_layer = Input(shape=(input_dim,))
# 定义编码器
encoded_layer = Dense(encoding_dim, activation='relu')(input_layer)
# 定义分类器
classifier_layer = Dense(1, activation='sigmoid')(encoded_layer)
# 定义解码器
decoded_layer = Dense(input_dim, activation='sigmoid')(encoded_layer)
# 定义自编码器模型
autoencoder = Model(input_layer, [decoded_layer, classifier_layer])
# 编译自编码器模型
autoencoder.compile(optimizer='adam', loss=['binary_crossentropy', 'binary_crossentropy'], metrics=['accuracy'])
```
在上述模型中,输入层和解码器层的维度均为 input_dim。编码器层的维度为 encoding_dim。分类器层的输出为二分类结果,因此维度为 1。
该模型使用了交叉熵损失函数和精度作为评估指标,使用了 Adam 优化器进行模型训练。
需要注意的是,在编译模型时,我们需要定义两个损失函数,一个用于重构误差(即解码器的输出与输入之间的误差),另一个用于分类误差(即分类器的输出与真实标签之间的误差)。同时,我们还需要定义损失函数的权重,可以通过设置 loss_weights 参数来实现。
请用python 写出一个BP神经网络二分类模型
好的,这是一个简单的用 Python 编写的 BP 神经网络二分类模型。代码如下:
```python
import numpy as np
class NeuralNetwork:
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
self.weights1 = np.random.randn(input_size, hidden_size)
self.bias1 = np.random.randn(hidden_size)
self.weights2 = np.random.randn(hidden_size, output_size)
self.bias2 = np.random.randn(output_size)
def sigmoid(self, x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
def sigmoid_derivative(self, x):
return x * (1 - x)
def feedforward(self, X):
self.hidden_layer = self.sigmoid(np.dot(X, self.weights1) + self.bias1)
self.output_layer = self.sigmoid(np.dot(self.hidden_layer, self.weights2) + self.bias2)
return self.output_layer
def backpropagation(self, X, y, output):
self.output_error = y - output
self.output_delta = self.output_error * self.sigmoid_derivative(output)
self.hidden_error = np.dot(self.output_delta, self.weights2.T)
self.hidden_delta = self.hidden_error * self.sigmoid_derivative(self.hidden_layer)
self.weights2 += np.dot(self.hidden_layer.T, self.output_delta)
self.bias2 += np.sum(self.output_delta)
self.weights1 += np.dot(X.T, self.hidden_delta)
self.bias1 += np.sum(self.hidden_delta)
def train(self, X, y, epochs):
for epoch in range(epochs):
output = self.feedforward(X)
self.backpropagation(X, y, output)
def predict(self, X):
return np.round(self.feedforward(X))
```
这个模型包括三个部分:初始化网络参数、前向传播和反向传播。其中,初始化网络参数是为了给模型赋初值,前向传播是为了计算输出,反向传播则是为了更新网络参数。
具体来说,在初始化网络参数时,我们使用 `np.random.randn()` 函数生成随机值作为网络的权重和偏置。在前向传播时,我们使用 sigmoid 函数作为激活函数,计算输入到隐藏层的输出,再计算隐藏层到输出层的输出。在反向传播时,我们计算输出层和隐藏层的误差,并且利用误差更新网络参数。
最后,我们使用 `train()` 函数对模型进行训练,并且使用 `predict()` 函数对新的输入进行预测。