1.在标准差为0.2的高斯噪声下,创建一个正弦函数的点集(一个20烯)。我们将尝试用多层感知器(MLP)从点恢复函数。分析scikit-learn库中的MLP文档,并分析所有参数。您可以使用:x=np.linspace(0,8,20)。reshape(-1,1)y=np.sin(x)+np.random.randn(20)*0.2 2。使用scikit-learn的MLPRegressor函数初始化MLP。我们想要3个隐藏神经元,一个线性激活函数和0.1的学习速率,迭代次数为100。这些是要在MLP函数中设置的参数。3.开始MLP学习。使用fit函数。4.Predict函数允许使用学习的MLP进行回归。5.使用plot()函数在同一图形上绘制学习点,实际正弦函数和MLP估计的正弦函数。
时间: 2024-03-10 17:45:44 浏览: 23
好的,让我来回答你的问题。
1. 首先,我们需要导入必要的库,包括numpy和scikit-learn:
```python
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
```
然后我们可以生成数据集:
```python
x = np.linspace(0, 8, 20).reshape(-1, 1)
y = np.sin(x) + np.random.randn(20) * 0.2
```
其中,x是20个等间距的点,y是这些点上的正弦函数值加上标准差为0.2的高斯噪声。
2. 接下来,我们可以初始化MLPRegressor:
```python
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(3,), activation='identity', learning_rate_init=0.1, max_iter=100)
```
其中,hidden_layer_sizes是一个元组,表示隐藏层中神经元的数量;activation是激活函数,'identity'表示线性激活函数;learning_rate_init是学习速率;max_iter是迭代次数。
3. 然后,我们可以使用fit函数进行训练:
```python
mlp.fit(x, y)
```
4. 接着,我们可以使用predict函数进行预测:
```python
y_pred = mlp.predict(x)
```
5. 最后,我们可以使用plot函数将学习点、实际正弦函数和MLP估计的正弦函数在同一图形上绘制出来:
```python
plt.plot(x, y, 'o', label='data')
plt.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)')
plt.plot(x, y_pred, label='MLP')
plt.legend()
plt.show()
```
完整的代码如下:
```python
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(0, 8, 20).reshape(-1, 1)
y = np.sin(x) + np.random.randn(20) * 0.2
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(3,), activation='identity', learning_rate_init=0.1, max_iter=100)
mlp.fit(x, y)
y_pred = mlp.predict(x)
plt.plot(x, y, 'o', label='data')
plt.plot(x, np.sin(x), label='sin(x)')
plt.plot(x, y_pred, label='MLP')
plt.legend()
plt.show()
```
运行这段代码,你将会得到一个包含学习点、实际正弦函数和MLP估计的正弦函数的图形。