Реализовано в Tensorflow 2.0
Прочитайте этот блог в
Линейная регрессия :
Линейная регрессия — это статистическая модель, которая используется для прогнозирования непрерывной переменной результата на основе одной или нескольких переменных-предикторов. Предполагается, что существует линейная связь между переменными-предикторами и переменной результата, и делается попытка найти линию наилучшего соответствия, которая минимально возводит в квадрат различия между прогнозируемыми значениями и фактическими значениями.
Уравнение для модели линейной регрессии можно записать как:
y = b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn
где y — прогнозируемый результат, b0 — точка пересечения, b1, b2, ..., bn — коэффициенты для переменных-предикторов x1, x2, ..., xn соответственно. Коэффициенты представляют влияние каждой переменной-предиктора на переменную-результат, при этом все остальные переменные-предикторы остаются постоянными.
Линейную регрессию можно использовать как для простой линейной регрессии, где есть только одна переменная-предиктор, так и для множественной линейной регрессии, где есть несколько переменных-предикторов. Это широко используемая статистическая модель, которую легко реализовать и интерпретировать, но она имеет некоторые ограничения, такие как предположение о линейных отношениях и невозможность уловить нелинейные отношения.
Чтобы соответствовать модели линейной регрессии, коэффициенты (b1, b2, ..., bn) необходимо оценить на основе данных. Это можно сделать с помощью различных алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск или метод наименьших квадратов. Качество подгонки можно оценить с помощью показателей оценки, таких как среднеквадратическая ошибка или R-квадрат.
Вот пример того, как реализовать линейную регрессию с помощью TensorFlow 2.0:
import tensorflow as tf
# Define the input and output data
X = tf.constant([[1], [2], [3], [4]], dtype=tf.float32)
y = tf.constant([[0], [-1], [-2], [-3]], dtype=tf.float32)
# Define the model parameters
W = tf.Variable(tf.zeros([1, 1]))
b = tf.Variable(tf.zeros([1]))
# Define the model
def linear_regression(inputs):
return tf.matmul(inputs, W) + b
# Define the loss function
def mean_square_error(predictions, labels):
return tf.reduce_mean(tf.square(predictions - labels))
# Define the optimizer
optimizer = tf.optimizers.SGD(learning_rate=0.01)
# Define the training loop
for i in range(1000):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = linear_regression(X)
loss = mean_square_error(predictions, y)
gradients = tape.gradient(loss, [W, b])
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, [W, b]))
if i % 100 == 0:
print("Loss at step %d: %f" % (i, loss))
Этот код сначала определяет входные и выходные данные как постоянные тензоры. Затем он определяет параметры модели (веса и смещения) как переменные. Модель линейной регрессии определяется как функция, которая принимает входные данные и возвращает точечный продукт входных данных и весов плюс смещения.
Функция потери среднеквадратичной ошибки определяется как функция, которая принимает прогнозы и метки и возвращает среднее значение квадратов разностей между прогнозами и метками.
Затем определяется оптимизатор и настраивается цикл обучения для оптимизации параметров модели (весов и смещений) для минимизации потерь. Цикл обучения итеративно вычисляет градиенты потерь по отношению к параметрам модели, используя ленту градиентов, и применяет градиенты к параметрам модели, используя оптимизатор. Потери распечатываются каждые 100 итераций, чтобы отслеживать ход оптимизации.
Это простой пример реализации линейной регрессии с использованием TensorFlow 2.0. Существует множество других способов настройки и оптимизации модели и процесса обучения, например, использование различных функций потерь, оптимизаторов и методов регуляризации.
Логистическая регрессия :
Логистическая регрессия — это статистическая модель, которая используется для прогнозирования переменной бинарного результата на основе одной или нескольких переменных-предикторов. Это тип алгоритма классификации, который используется, когда переменная результата является двоичной (т. е. принимает значения 0 или 1).
Уравнение для модели логистической регрессии можно записать как:
p = e^(b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn) / (1 + e^(b0 + b1*x1 + b2*x2 + ... + bn*xn))
где p — прогнозируемая вероятность положительного класса (т. е. класса со значением 1), b0 — точка пересечения, b1, b2, ..., bn — коэффициенты для переменных-предикторов x1, x2, ... , xn соответственно. Коэффициенты представляют влияние каждой переменной-предиктора на вероятность положительного класса, при этом все остальные переменные-предикторы остаются постоянными. Сигмовидная функция (1 / (1 + e^(-x))) используется для преобразования модели линейной регрессии в вероятность от 0 до 1.
Чтобы сделать прогноз, прогнозируемая вероятность сравнивается с пороговым значением (обычно 0,5). Если вероятность выше порога, модель предсказывает положительный класс (1), а если она ниже порога, модель предсказывает отрицательный класс (0).
Логистическую регрессию можно использовать как для бинарной, так и для полиномиальной классификации, когда переменная результата имеет более двух классов. Это широко используемый алгоритм классификации, который легко реализовать и интерпретировать, но он имеет некоторые ограничения, такие как предположение о линейных отношениях и невозможность зафиксировать более сложные отношения.
Чтобы соответствовать модели логистической регрессии, коэффициенты (b1, b2, ..., bn) необходимо оценить на основе данных. Это можно сделать с помощью различных алгоритмов оптимизации, таких как градиентный спуск или оценка максимального правдоподобия. Качество подгонки можно оценить с помощью показателей оценки, таких как точность, прецизионность и полнота.
Вот пример реализации логистической регрессии в Python:
import numpy as np
class LogisticRegression:
def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
self.learning_rate = learning_rate
self.num_iterations = num_iterations
def fit(self, X, y):
# Add a column of ones to the X data
X = np.hstack([np.ones((X.shape[0], 1)), X])
# Initialize the weights
self.weights = np.zeros(X.shape[1])
# Iterate over the number of iterations
for i in range(self.num_iterations):
# Compute the predicted probabilities
y_pred = self.sigmoid(X.dot(self.weights))
# Compute the gradient
gradient = (y_pred - y).dot(X) / y.shape[0]
# Update the weights
self.weights -= self.learning_rate * gradient
def predict(self, X):
# Add a column of ones to the X data
X = np.hstack([np.ones((X.shape[0], 1)), X])
# Compute the predicted probabilities
y_pred = self.sigmoid(X.dot(self.weights))
# Return the predicted labels
return (y_pred > 0.5).astype(int)
def sigmoid(self, z):
return 1 / (1 + np.exp(-z))
Этот класс реализует логистическую регрессию с использованием градиентного спуска. Метод fit принимает обучающие данные (X) и метки (y) и изучает веса модели. Метод predict принимает новые данные и возвращает предсказанные метки, используя изученные веса. Метод sigmoid вычисляет сигмовидную функцию, которая используется для прогнозирования вероятностей каждого класса.
Чтобы использовать этот класс, вы можете создать его экземпляр и вызвать методы fit и predict следующим образом:
# Create an instance of the LogisticRegression class model = LogisticRegression() # Fit the model to the training data model.fit(X_train, y_train) # Predict the labels for the test data y_pred = model.predict(X_test)
Это можно легко реализовать в Tensorflow:
import tensorflow as tf
# Load the data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# Preprocess the data
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
# Flatten the images
x_train = x_train.reshape(-1, 28*28)
x_test = x_test.reshape(-1, 28*28)
# Build the model
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(units=10, input_shape=(28*28,), activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# Evaluate the model
model.evaluate(x_test, y_test)
Этот код загружает набор данных MNIST, который представляет собой набор рукописных цифр, и использует логистическую регрессию для классификации цифр. Модель представляет собой простую нейронную сеть с одним плотным слоем, состоящим из 10 единиц и функцией активации softmax. Затем модель компилируется с помощью оптимизатора Адама и разреженной категориальной функции кросс-энтропийных потерь и обучается с использованием метода fit. Наконец, модель оценивается на тестовых данных с использованием метода evaluate.
Машины опорных векторов:
Машины опорных векторов (SVM) — это тип алгоритма обучения с учителем, который можно использовать для классификации, регрессии и обнаружения выбросов. Цель SVM — найти гиперплоскость в многомерном пространстве, которая максимально разделяет разные классы.
Например, рассмотрим набор данных с двумя классами, A и B. SVM попытается найти гиперплоскость, которая максимально отделяет точки данных, принадлежащие классу A, от точек данных, принадлежащих классу B. Это делается путем нахождения линии, которая имеет наибольшее расстояние (называемое границей) между двумя классами.
Гиперплоскость выбирается путем нахождения опорных векторов, которые являются точками данных, ближайшими к гиперплоскости. Расстояние между гиперплоскостью и опорными векторами называется запасом. Цель состоит в том, чтобы выбрать гиперплоскость с наибольшим запасом, так как это максимизирует разделение между двумя классами.
Помимо нахождения гиперплоскости, максимально разделяющей классы, SVM также имеют параметр регуляризации, позволяющий контролировать сложность модели. Высокий параметр регуляризации означает, что модель будет проще и будет иметь меньший запас, а низкий параметр регуляризации означает, что модель будет более сложной и будет иметь больший запас.
Одной из ключевых особенностей SVM является то, что они могут обрабатывать данные, которые не являются линейно разделимыми, используя так называемый трюк ядра. Это включает в себя отображение данных в многомерное пространство, в котором они линейно разделимы, и нахождение гиперплоскости в этом пространстве. Общие ядра включают линейное ядро, полиномиальное ядро, ядро радиальной базисной функции (RBF) и сигмовидное ядро.
Чтобы реализовать традиционные машины опорных векторов (SVM) с помощью TensorFlow, вы можете использовать классы tf.svm.SVC или tf.svm.LinearSVC, которые обеспечивают поддержку линейных и нелинейных SVM соответственно.
Вот пример реализации линейных SVM с использованием TensorFlow:
import tensorflow as tf # Load the data (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # Preprocess the data x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0 # Flatten the images x_train = x_train.reshape(-1, 28*28) x_test = x_test.reshape(-1, 28*28) # Build the model model = tf.svm.LinearSVC(C=1.0, loss='hinge') # Train the model model.fit(x_train, y_train) # Evaluate the model model.score(x_test, y_test)
Этот код загружает набор данных MNIST, который представляет собой набор рукописных цифр, и использует линейные SVM для классификации цифр. Модель обучается с использованием метода fit, а производительность модели оценивается на тестовых данных с использованием метода score.
Чтобы использовать нелинейные SVM, вы можете использовать класс tf.svm.SVC вместо класса tf.svm.LinearSVC. Вы также можете использовать различные гиперпараметры этих классов для управления сложностью модели и процессом оптимизации.
Деревья решений:
Деревья решений — это тип алгоритма обучения с учителем, который можно использовать для классификации и регрессии. Целью дерева решений является создание модели, которая может делать прогнозы на основе значения одного или нескольких признаков.
Дерево решений представляет собой древовидную структуру, похожую на блок-схему, в которой внутренний узел представляет функцию, а каждый конечный узел представляет собой метку класса. Ребра дерева представляют правила принятия решений, которые используются для разделения данных.
Например, представьте, что вы хотите построить модель, которая может предсказать наличие у пациента определенного заболевания на основе его возраста, артериального давления и уровня холестерина. Вы можете использовать дерево решений для моделирования этой проблемы, создав дерево с возрастом, артериальным давлением и уровнем холестерина в качестве внутренних узлов и меткой болезни в качестве конечных узлов. Правила принятия решений в каждом узле будут указывать условия, которые должны быть выполнены, чтобы следовать этой ветви дерева.
Чтобы построить дерево решений, вам нужно выбрать метрику для измерения «качества» разделения (например, энтропию или примесь Джини), а затем повторно разделить данные в узлах, которые максимизируют эту метрику. Окончательное дерево будет тем, которое приводит к наименьшей примеси во всех листовых узлах.
Деревья решений имеют несколько преимуществ, включая их простоту и тот факт, что их можно легко визуализировать и интерпретировать. Тем не менее, они также могут быть склонны к переоснащению, если они не обрезаны должным образом.
Чтобы реализовать деревья решений в Python, вы можете использовать класс DecisionTreeClassifier или DecisionTreeRegressor из модуля sklearn.tree. Эти классы предоставляют простой интерфейс для обучения моделей деревьев решений в scikit-learn.
Вот пример реализации классификатора дерева решений в Python с использованием scikit-learn:
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# Load the data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = np.load('data.npy')
# Build the model
model = DecisionTreeClassifier()
# Train the model
model.fit(x_train, y_train)
# Evaluate the model
model.score(x_test, y_test)
Чтобы реализовать деревья решений с помощью TensorFlow 2.0, вы можете использовать класс DecisionTreeClassifier или DecisionTreeRegressor из модуля tensorflow.python.estimator.canned. Эти классы предоставляют простой интерфейс для обучения моделей деревьев решений в TensorFlow.
Вот пример реализации классификатора дерева решений с использованием TensorFlow 2.0:
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.estimator.canned import decision_tree
# Load the data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
# Preprocess the data
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
# Flatten the images
x_train = x_train.reshape(-1, 28*28)
x_test = x_test.reshape(-1, 28*28)
# Build the model
model = decision_tree.DecisionTreeClassifier(feature_columns=tf.feature_column.numeric_column('x', shape=(28*28,)))
# Convert the data to a dataset
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32)
test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)
# Train the model
model.train(train_dataset)
# Evaluate the model
model.evaluate(test_dataset)
Этот код загружает набор данных MNIST, который представляет собой набор рукописных цифр, и использует классификатор дерева решений для классификации цифр. Модель строится с использованием класса DecisionTreeClassifier, а данные преобразуются в объект tf.data.Dataset для обучения и оценки. Затем модель обучается с использованием метода train и оценивается с помощью метода evaluate.
Класс DecisionTreeClassifier предоставляет ряд параметров, которые можно использовать для управления сложностью модели и процессом оптимизации, например параметры max_depth, min_samples_split и min_samples_leaf.
Наивный Байес:
В задаче контролируемого обучения нам дается набор данных с помеченными примерами, и мы хотим построить модель, которая может делать прогнозы о новых, невидимых данных. Один из способов сделать это — использовать вероятностную модель, такую как наивный байесовский классификатор.
Наивный байесовский классификатор основан на теореме Байеса, которая утверждает, что вероятность гипотезы (H) при наличии некоторого свидетельства (E) равна вероятности свидетельства при наличии гипотезы (P(E|H)), умноженной на предыдущую. вероятность гипотезы (P(H)), деленная на априорную вероятность свидетельства (P(E)).
Математически это можно записать так:
P(H|E) = (P(E|H) * P(H)) / P(E)
В наивном байесовском классификаторе мы используем эту теорему для классификации новой точки данных (E) на основе вероятностей различных классов (H) и вероятностей признаков (E) для заданных классов.
Чтобы построить наивную байесовскую модель, нам нужно вычислить априорные вероятности классов (P(H)) и вероятность признаков, заданных классами (P(E|H)). Затем мы можем использовать эти вероятности для классификации новых точек данных с помощью теоремы Байеса.
Например, представьте, что у нас есть набор данных с двумя классами: «спам» и «не спам». Мы хотим построить модель, которая может классифицировать новое электронное письмо как спам или не спам на основе содержащихся в нем слов. Мы можем построить наивную байесовскую модель, вычислив априорные вероятности классов (например, P («спам») и P («не спам»)) и вероятности слов, заданных классами (например, P («бесплатно» |» спам") и P("бесплатно"|"не спам")). Затем мы можем классифицировать новое электронное письмо, рассчитав вероятность того, что оно является спамом или не является спамом, используя теорему Байеса.
Алгоритмы наивного Байеса быстры, просты и легко реализуемы, и они хорошо работают с многомерными данными. Однако они чувствительны к предположению о независимости и могут плохо работать, если функции не являются независимыми.
Чтобы реализовать наивный байесовский классификатор в Python, вы можете использовать класс GaussianNB, MultinomialNB или BernoulliNB из модуля sklearn.naive_bayes. Эти классы реализуют алгоритмы Гаусса, полиномиальные и бернуллиевские алгоритмы Байеса соответственно.
Вот пример реализации гауссовского наивного байесовского классификатора в Python с использованием scikit-learn:
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
# Load the data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = np.load('data.npy')
# Build the model
model = GaussianNB()
# Train the model
model.fit(x_train, y_train)
# Evaluate the model
model.score(x_test, y_test)
Этот код загружает данные, строит наивную байесовскую модель Гаусса с использованием класса GaussianNB, обучает модель с помощью метода fit и оценивает модель с помощью метода score.
Класс GaussianNB подходит для непрерывных данных и предполагает, что функции следуют нормальному распределению. Класс MultinomialNB подходит для данных подсчета и предполагает, что объекты следуют полиномиальному распределению. Класс BernoulliNB подходит для двоичных данных и предполагает, что функции следуют распределению Бернулли.
Чтобы реализовать наивный байесовский классификатор с помощью TensorFlow 2.0, вы можете использовать класс MultinomialNB из модуля tensorflow.python.feature_column.experimental.preprocessing.text. Этот класс реализует полиномиальный наивный алгоритм Байеса, который подходит для задач классификации с дискретными функциями (например, текстовой классификации).
Вот пример реализации полиномиального наивного байесовского классификатора для классификации текста с использованием TensorFlow 2.0:
import tensorflow as tf from tensorflow.python.feature_column.experimental.preprocessing.text import MultinomialNB # Load the data (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.imdb.load_data(num_words=10000) # Preprocess the data x_train = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_train, maxlen=100) x_test = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(x_test, maxlen=100) # Build the model model = MultinomialNB() # Convert the data to a dataset train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)).batch(32) test_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32) # Train the model model.fit(train_dataset) # Evaluate the model model.evaluate(test_dataset)
Этот код загружает набор данных обзоров фильмов IMDB, который состоит из обзоров фильмов, помеченных как положительные или отрицательные. Он предварительно обрабатывает данные, дополняя последовательности до фиксированной длины 100, а затем строит полиномиальную наивную байесовскую модель, используя класс MultinomialNB. Данные преобразуются в объект tf.data.Dataset, а затем используются для обучения и оценки модели с использованием методов fit и evaluate соответственно.
K-ближайшие соседи:
K-ближайшие соседи (KNN) — это тип алгоритма обучения с учителем, который используется для классификации и регрессии. Он основан на идее, что точки данных, которые наиболее похожи на данную точку, также, скорее всего, будут похожи на класс этой точки.
Чтобы классифицировать новую точку данных с помощью KNN, алгоритм находит K точек данных в обучающем наборе, которые наиболее похожи на новую точку, а затем присваивает новую точку классу, наиболее распространенному среди этих K точек. Сходство между двумя точками обычно измеряется с помощью метрики расстояния, такой как евклидово расстояние или косинусное сходство.
Чтобы построить модель KNN, вам нужно указать значение K и используемую метрику расстояния. Значение K — это гиперпараметр, который необходимо выбирать тщательно, так как большое значение K может привести к слишком гладкой модели, а малое значение K может привести к слишком сложной модели.
Алгоритмы KNN просты и легки в реализации, но они могут быть дорогостоящими в вычислительном отношении и могут плохо масштабироваться для больших наборов данных. Они также чувствительны к выбору метрики расстояния и значения К.
KNN — это непараметрический метод, что означает, что он не делает никаких предположений о базовом распределении данных. Это делает его гибким и надежным методом, который может хорошо работать с различными данными. Однако это также означает, что KNN может быть медленнее и менее точным, чем параметрические методы, которые делают сильные предположения о распределении данных.
Для математической реализации алгоритма K-ближайших соседей (KNN) вам необходимо определить метрику расстояния для измерения сходства между точками данных, а затем найти K точек в обучающем наборе, которые наиболее похожи на заданную точку данных, используя эту метрику расстояния. .
Вот общий план алгоритма KNN:
- Выберите значение для K и показатель расстояния (например, евклидово расстояние).
- Для каждой точки данных в тестовом наборе:
- Вычислите расстояние между контрольной точкой и каждой точкой в тренировочном наборе, используя метрику расстояния.
- Найдите K точек в тренировочном наборе, которые находятся ближе всего к контрольной точке.
- Назначьте контрольную точку классу, наиболее распространенному среди K ближайших соседей.
Например, предположим, что у вас есть обучающий набор с тремя классами: A, B и C. Вы хотите классифицировать новую точку данных, используя KNN с K = 3 и евклидовым расстоянием. Расстояния между новой точкой и точками в тренировочном наборе показаны в следующей таблице:
Три точки с наименьшими расстояниями — это точки 2, 4 и 1, принадлежащие к классам B, B и A соответственно. Поэтому новая точка относится к классу B.
Чтобы реализовать K-ближайших соседей (KNN) в Python, вы можете использовать класс KNeighborsClassifier или KNeighborsRegressor из модуля sklearn.neighbors. Эти классы предоставляют простой интерфейс для обучения моделей KNN в scikit-learn.
Вот пример реализации классификатора KNN в Python с использованием scikit-learn: Чтобы реализовать K-ближайших соседей (KNN) в Python, вы можете использовать класс KNeighborsClassifier или KNeighborsRegressor из модуля sklearn.neighbors. Эти классы предоставляют простой интерфейс для обучения моделей KNN в scikit-learn.
Вот пример реализации классификатора KNN в Python с использованием scikit-learn:
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Load the data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = np.load('data.npy')
# Build the model
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# Train the model
model.fit(x_train, y_train)
# Evaluate the model
model.score(x_test, y_test)import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
# Load the data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = np.load('data.npy')
# Build the model
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
# Train the model
model.fit(x_train, y_train)
# Evaluate the model
model.score(x_test, y_test)
Этот код загружает данные, строит классификатор KNN с K = 5, используя класс KNeighborsClassifier, обучает модель, используя метод fit, и оценивает модель, используя метод score.
Класс KNeighborsClassifier предоставляет ряд параметров, которые можно использовать для управления поведением модели, например, параметр n_neighbors (указывает значение K), параметр weights (указывает функцию взвешивания, используемую для соседей), и параметр metric (который указывает используемую метрику расстояния).
Чтобы реализовать K-ближайших соседей (KNN) в TensorFlow 2.0, вы можете использовать класс NearestNeighbors из модуля tensorflow.python.client.client_lib. Этот класс предоставляет простой интерфейс для обучения моделей KNN в TensorFlow.
Вот пример реализации классификатора KNN в TensorFlow 2.0:
import tensorflow as tf from tensorflow.python.client.client_lib import NearestNeighbors # Load the data (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # Preprocess the data x_train = x_train / 255.0 x_test = x_test / 255.0 # Build the model model = NearestNeighbors(n_neighbors=5, metric='euclidean') # Train the model model.fit(x_train) # Query the model indices, distances = model.kneighbors(x_test)
Этот код загружает набор данных классификации цифр MNIST, предварительно обрабатывает данные, масштабируя значения пикселей в диапазоне [0, 1], строит классификатор KNN с K = 5, используя класс NearestNeighbors, и обучает модель, используя метод fit. Метод kneighbors используется для запроса модели и поиска K ближайших соседей для заданной точки данных.
Класс NearestNeighbors предоставляет ряд параметров, которые можно использовать для управления поведением модели, таких как параметр n_neighbors (указывает значение K), параметр metric (указывает используемую метрику расстояния) и параметр algorithm. параметр (который указывает алгоритм, используемый для поиска соседей).
Нейронная сеть :
Нейронная сеть — это модель машинного обучения, состоящая из слоев взаимосвязанных «нейронов», которые обрабатывают и передают информацию. Основными компонентами нейронной сети являются:
- Входной слой. Входной слой получает входные данные и передает их следующему слою. Количество нейронов во входном слое равно количеству признаков во входных данных.
- Скрытые слои. Скрытые слои применяют преобразования к входным данным и передают их следующему слою. В нейронной сети может быть один или несколько скрытых слоев, а количество нейронов в каждом скрытом слое — это гиперпараметр, который может выбрать дизайнер.
- Выходной слой. Выходной слой создает окончательный результат на основе входных данных и преобразований, примененных скрытыми слоями. Количество нейронов в выходном слое равно количеству классов в задаче (для задач классификации) или количеству выходных признаков (для задач регрессии).
Каждый нейрон в нейронной сети получает входные данные от некоторого количества других нейронов и производит выходные данные, которые передаются другим нейронам следующего слоя. Вход в нейрон — это взвешенная сумма выходов нейронов предыдущего слоя, где веса — это коэффициенты, определяющие силу связи между нейронами.
Выход нейрона обычно вычисляется с использованием функции активации, которая представляет собой математическую функцию, определяющую выход нейрона на основе его входных данных. Общие функции активации включают сигмовидную функцию, функцию тангенса и функцию ReLU (выпрямленная линейная единица). Выход нейрона можно представить следующим образом:
y = f(x)
где y — выход нейрона, а f — функция активации. Например, сигмовидная функция определяется следующим образом:
Веса и смещения нейронов в нейронной сети — это параметры, которые изучаются в процессе обучения. Обучение нейронной сети включает в себя настройку этих параметров для минимизации функции потерь, которая измеряет разницу между прогнозируемым выходом модели и земной истиной. Этот процесс обычно выполняется с использованием алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск.
Для реализации нейронной сети в TensorFlow 2.0 можно использовать класс Sequential, который предоставляет удобный способ построения модели слой за слоем. Вот пример того, как реализовать простую нейронную сеть с прямой связью с одним скрытым слоем:
import tensorflow as tf
# Define the model
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Input(shape=(input_shape)),
tf.keras.layers.Dense(units=hidden_units, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(units=output_units, activation='softmax')
])
# Compile the model
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# Evaluate the model
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Test loss:', loss)
print('Test accuracy:', accuracy)
Этот код определяет нейронную сеть с входным слоем, скрытым слоем с hidden_units нейронами и функцией активации ReLU и выходным слоем с output_units нейронами и функцией активации softmax. Затем модель компилируется с оптимизатором Адама, категориальной функцией кросс-энтропийных потерь и метрикой точности. Наконец, модель обучается в течение 5 эпох на обучающих данных, и ее производительность оценивается на тестовых данных.
Вы также можете настроить модель, добавив дополнительные слои, используя другие функции активации или используя другой оптимизатор. Например, чтобы добавить выпадающий слой, вы можете использовать слой Dropout следующим образом:
model.add(tf.keras.layers.Dropout(rate=0.5))
