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        Python機(jī)器學(xué)習(xí)之使用Keras進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2023-11-08 01:01:36 1699376496

        前期準(zhǔn)備之Keras的scikit-learn接口包裝器

        Keras是一個(gè)深度學(xué)習(xí)庫,包含高效的數(shù)字庫Theano和TensorFlow。是一個(gè)高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫,支持CPU和GPU。

        Scikit-learn是基于Scipy為機(jī)器學(xué)習(xí)建造的的一個(gè)Python模塊,他的特色就是多樣化的分類,回歸和聚類的算法包括支持向量機(jī),邏輯回歸,樸素貝葉斯分類器,隨機(jī)森林,GradientBoosting,聚類算法和DBSCAN。而且也設(shè)計(jì)出了Pythonnumerical和scientificlibrariesNumpyandScipy。

        我們可以通過包裝器將Sequential模塊(僅有一個(gè)輸入)作為Scikit-learn工作流的一部分,相關(guān)的包裝器定義在keras.wrappers.scikit_learn.py中。

        1:目前有兩個(gè)包裝器可用

        其中實(shí)現(xiàn)了sklearn的分類器接口是下面包裝器:

        1keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier(build_fn=None,**sk_params)

        實(shí)現(xiàn)了sklearn的回歸器接口的是下面包裝器:

        1keras.wrappers.scikit_learn.KerasRegressor(build_fn=None,**sk_params)

        2,參數(shù)build_fn:可調(diào)用的函數(shù)或者類對(duì)象

        build_fn應(yīng)構(gòu)造,編譯并返回一個(gè)Keras模型,該模型將稍后用于訓(xùn)練/測(cè)試,build_fn值可能為以下三種之一:

        1,一個(gè)函數(shù)

        2,一個(gè)具有call方法的類對(duì)象

        3,None,代表你的類繼承自KerasClassifier或者KerasRegressor,其call方法為其父類call方法

        3,參數(shù)sk_params:模型參數(shù)和訓(xùn)練參數(shù)

        sk_params以模型參數(shù)和訓(xùn)練(超)參數(shù)作為參數(shù),合法的模型參數(shù)為build_fn的參數(shù),注意:‘build_fn’應(yīng)提供其參數(shù)的默認(rèn)值。所以我們不傳遞任何值給sk_params也可以創(chuàng)建一個(gè)分類器/回歸器。

        sk_params還接受用于調(diào)用fit,predict,predict_proba和score方法的參數(shù),如nb_epoch,batch_size等。這些用于訓(xùn)練或預(yù)測(cè)的參數(shù)按如下順序選擇:

        傳遞給fit,predict,predict_proba和score的字典參數(shù)

        傳遞個(gè)sk_params的參數(shù)

        keras.models.Sequential,fit,predict,predict_proba和score的默認(rèn)值

        當(dāng)使用scikit-learn的grid_search接口時(shí),合法的可轉(zhuǎn)換參數(shù)是你可以傳遞給sk_params的參數(shù),包括訓(xùn)練參數(shù)。即,你可以使用grid_search來搜索最佳的batch_size或nb_epoch以及其他模型參數(shù)。

        以上內(nèi)容為大家介紹了Python機(jī)器學(xué)習(xí)之使用Keras進(jìn)行回歸預(yù)測(cè),希望對(duì)大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí),請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。

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