python感知机实现代码

接下来将为大家详细讲解“Python感知机实现代码”的完整攻略。

什么是感知机

感知机是二元线性分类模型，输入是向量，输出是标志所属的二元分类，常用于二元分类、多元分类和回归分析等领域。

感知机实现代码攻略

实现步骤

以下是Python实现感知机分类的步骤：

1. 定义感知机模型的输入与输出维度。
2. 定义感知机模型的参数：权重向量和偏置。
3. 进行前向传播，计算感知机模型的输出。
4. 计算损失函数，使用随机梯度下降算法更新感知机模型的参数，使得损失函数最小。

以下是Python实现感知机分类的代码示例：

import numpy as np

class Perceptron(object):
    """Perceptron classifier.

    Parameters
    ----------
    eta : float
        Learning rate (between 0.0 and 1.0)
    n_iter : int
        Passes over the training dataset.

    Attributes
    ----------
    w_ : 1d-array
        Weights after fitting.
    errors_ : list
        Number of misclassifications in every epoch.

    """
    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=50):
        self.eta = eta
        self.n_iter = n_iter

    def fit(self, X, y):
        """Fit training data.

        Parameters
        ----------
        X : {array-like}, shape = [n_samples, n_features]
            Training vectors, where n_samples is the number of samples and
            n_features is the number of features.
        y : array-like, shape = [n_samples]
            Target values.

        Returns
        -------
        self : object

        """
        self.w_ = np.zeros(1 + X.shape[1])
        self.errors_ = []

        for _ in range(self.n_iter):
            errors = 0
            for xi, target in zip(X, y):
                update = self.eta * (target - self.predict(xi))
                self.w_[1:] += update * xi
                self.w_[0] += update
                errors += int(update != 0.0)
            self.errors_.append(errors)
        return self

    def net_input(self, X):
        """Calculate net input"""
        return np.dot(X, self.w_[1:]) + self.w_[0]

    def predict(self, X):
        """Return class label after unit step"""
        return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)

这里的代码示例使用了Numpy库，需要先安装Numpy框架。

我们可以通过使用Iris数据集进行测试与验证，训练集样本数为100，测试集样本数为50，样本共4个特征。

以下是对Iris数据集进行实现的Python代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from perceptron import Perceptron

df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
df.tail()

y = df.iloc[0:100, 4].values
y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)

X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values

ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)
ppn.fit(X, y)

plt.plot(range(1, len(ppn.errors_) + 1), ppn.errors_, marker='o')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Number of misclassifications')
plt.show()

可以看到训练集最后的错误率为0，说明感知机模型学习分类的效果非常好。

此外，我们也可以使用Make_classification库生成随机数据进行简单的测试和验证。以下是对Make_classification库生成数据集进行实现的Python代码示例：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_classification
from perceptron import Perceptron

X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=2, n_redundant=0, n_informative=1, random_state=1, n_clusters_per_class=1)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],marker='o',c=y,s=25,edgecolor='k')
plt.show()

ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)
ppn.fit(X, y)

plt.plot(range(1, len(ppn.errors_) + 1), ppn.errors_, marker='o')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Number of misclassifications')
plt.show()

通过以上的示例验证，可以看到感知机在处理分类问题时确实能够取得不错的效果。

以上就是Python感知机实现代码的完整攻略。