本文小编为大家详细介绍“Python如何实现一个感知器分类算法”，内容详细，步骤清晰，细节处理妥当，希望这篇“Python如何实现一个感知器分类算法”文章能帮助大家解决疑惑，下面跟着小编的思路慢慢深入，一起来学习新知识吧。感知器算法Perceptron算法是两类（二进制）分类机器学习算法。它是一种神经网络模型，可能是最简单的神经网络模型类型。它由将一行数据作为输入并预测类标签的单个节点或神经元组成。这可以通过计算输入的加权和和偏差（设置为1）来实现。模型输入的加权总和称为激活。激活=权重*输入+偏差如果激活高于0.0，则模型将输出1.0；否则，模型将输出1.0。否则，将输出0.0。预测1：如果激活> 0.0预测0：如果激活
假设输入已乘以模型系数，如线性回归和逻辑回归，则优良作法是在使用模型之前对数据进行标准化或标准化。感知器是线性分类算法。这意味着它将学习在特征空间中使用一条线（称为超平面）将两个类别分开的决策边界。因此，适用于那些类别可以通过线性或线性模型（称为线性可分离）很好地分离的问题。该模型的系数称为输入权重，并使用随机梯度下降优化算法进行训练。一次将来自训练数据集的示例显示给模型，模型进行预测并计算误差。然后，更新模型的权重以减少示例的误差。这称为Perceptron更新规则。对于训练数据集中的所有示例（称为时期）都重复此过程。然后，使用示例更新模型的过程会重复很多次。在每批中，使用较小比例的误差来更新模型权重，并且该比例由称为学习率的超参数控制，通常将其设置为较小的值。这是为了确保学习不会太快发生，从而导致技能水平可能较低，这被称为模型权重的优化（搜索）过程的过早收敛。权重（t + 1）=权重（t）+学习率*（expected_i –预测值）* input_i当模型所产生的误差降至较低水平或不再改善时，或者执行了最大时期数时，训练将停止。模型权重的初始值设置为较小的随机值。另外，在每个训练纪元之前对训练数据集进行混洗。这是设计使然，以加速和改善模型训练过程。因此，学习算法是随机的，并且每次运行都会获得不同的结果。因此，优良作法是使用重复评估来总结算法在数据集上的性能，并报告平均分类精度。学习率和训练时期数是算法的超参数，可以使用启发式或超参数调整来设置。现在我们已经熟悉了Perceptron算法，现在让我们探索如何在Python中使用该算法。Perceptron 与 Scikit-Learn可通过Perceptron类在scikit-learn Python机器学习库中使用Perceptron算法。该类允许您配置学习率（eta0），默认为1.0。该实现还允许您配置训练时期的总数（max_iter），默认为1,000。Perceptron算法的scikit-learn实现还提供了您可能想探索的其他配置选项，例如提前停止和使用惩罚损失。我们可以通过一个有效的示例来演示Perceptron分类器。首先，让我们定义一个综合分类数据集。我们将使用make_classification（）函数创建一个包含1,000个示例的数据集，每个示例包含20个输入变量。该示例创建并汇总了数据集。运行示例将创建数据集并确认数据集的行数和列数。我们可以通过 RepeatedStratifiedKFold类使用重复的分层k折交叉验证来拟合和评估Perceptron模型。我们将在测试装置中使用10折和3次重复。下面列出了为综合二进制分类任务评估Perceptron模型的完整示例。运行示例将在综合数据集上评估Perceptron算法，并报告10倍交叉验证的三个重复中的平均准确性。鉴于学习算法的随机性，您的具体结果可能会有所不同。考虑运行该示例几次。在这种情况下，我们可以看到该模型实现了约84.7％的平均准确度。我们可能决定使用Perceptron分类器作为最终模型，并对新数据进行预测。 香港云主机这可以通过在所有可用数据上拟合模型管道并调用传递新数据行的predict（）函数来实现。我们可以通过下面列出的完整示例进行演示。运行示例将使模型适合模型并为新的数据行进行类标签预测。Predicted Class: 1接下来，我们可以看一下配置模型的超参数。调整感知器超参数必须为您的特定数据集配置Perceptron算法的超参数。也许最重要的超参数是学习率。较高的学习速度可能会使模型学习速度加快，但可能是以降低技能为代价的。较小的学习率可以得到性能更好的模型，但是训练模型可能需要很长时间。您可以在本教程中了解有关探索学习率的更多信息：训练深度学习神经网络时如何配置学习率通常以较小的对数刻度（例如1e-4（或更小）和1.0）测试学习率。在这种情况下，我们将测试以下值：下面的示例使用GridSearchCV类以及我们定义的值网格演示了这一点。运行示例将使用重复的交叉验证来评估配置的每种组合。鉴于学习算法的随机性，您的具体结果可能会有所不同。尝试运行该示例几次。在这种情况下，我们可以看到，学习率比默认值小会导致更好的性能，学习率0.0001和0.001均达到约85.7％的分类精度，而默认值1.0则达到约84.7％的精度。另一个重要的超参数是使用多少个时期来训练模型。这可能取决于训练数据集，并且可能相差很大。同样，我们将以1到1e + 4的对数刻度探索配置值。我们将使用上次搜索中的良好学习率0.0001。下面列出了搜索训练时期数的网格的完整示例。运行示例将使用重复的交叉验证来评估配置的每种组合。鉴于学习算法的随机性，您的具体结果可能会有所不同。尝试运行该示例几次。在这种情况下，我们可以看到从10到10,000的时间段，分类精度几乎相同。一个有趣的例外是探索同时配置学习率和训练时期的数量，以查看是否可以获得更好的结果。读到这里，这篇“Python如何实现一个感知器分类算法”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注开发云行业资讯频道。
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