深度学习神经网络入门案例详细解析-鸢尾花案例
时间: 2025-06-09 11:05:43 浏览: 12
深度学习神经网络入门案例通常会以经典的机器学习数据集之一——鸢尾花数据集(Iris dataset)为例来进行讲解。这个数据集包含三种类型的鸢尾花:山鸢尾(Setosa)、维吉尼亚鸢尾(Versicolor)和变色鸢尾(Virginica),每种鸢尾花有四个特征(花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度)。以下是基本步骤:
1. **数据加载**:首先从sklearn库导入`load_iris`函数,加载预处理好的鸢尾花数据。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
```
2. **数据预处理**:将数据划分为输入特征(X)和目标标签(y),通常会对数据进行标准化或归一化处理。
```python
X = iris.data
y = iris.target
```
3. **模型选择**:对于初学者,可能会开始使用简单的全连接神经网络(Multilayer Perceptron, MLP),比如通过Keras构建一个两层网络。
```python
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)), # 输入层,4个特征,隐藏层64个节点
Dense(3, activation='softmax') # 输出层,3个类别(假设分类任务)
])
```
4. **编译模型**:设置损失函数(如categorical_crossentropy for 分类)、优化器(如SGD或Adam)和评估指标(accuracy)。
```python
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```
5. **训练模型**:分割数据为训练集和验证集,然后进行训练。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=50)
```
6. **模型评估**:在测试集上检查模型性能。
```python
score = model.evaluate(X_val, y_val)
print(f"Validation accuracy: {score[1]}")
```
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