给出上述方法的改进代码
时间: 2024-02-29 20:53:20 浏览: 23
好的,以下是可能的改进代码:
1. 调整模型结构
```python
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(200, 100),
activation='relu',
learning_rate_init=0.0005,
max_iter=300,
alpha=0.01,
verbose=1,
early_stopping=True)
```
在这个例子中,我们将隐藏层的数量从2个调整为3个,节点数分别为200、100和50。
2. 增加训练数据
```python
# 将训练数据和测试数据按照8:2的比例随机划分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 使用图像增强方法扩充训练数据
datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=90,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=True)
datagen.fit(X_train)
```
在这个例子中,我们使用了Keras中的ImageDataGenerator方法,对训练数据进行了旋转、平移、缩放、翻转等操作,从而扩充了训练数据集。
3. 调整超参数
```python
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(200, 100),
activation='relu',
learning_rate_init=0.0001,
max_iter=500,
alpha=0.001,
verbose=1,
early_stopping=True)
```
在这个例子中,我们将学习率调整为0.0001,将最大迭代次数调整为500,将L2正则化系数调整为0.001。
需要注意的是,以上修改仅是一些可能的改进方法,具体的调整和优化需要根据具体的问题和数据集进行选择和尝试。
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