Die Verwendung neuronaler Netze in Python zur Vorhersage der Datenklassifizierung kann mithilfe von Deep-Learning-Bibliotheken wie TensorFlow, Keras oder PyTorch erreicht werden. Das Folgende ist ein Beispielcode, der die Keras-Bibliothek verwendet:
Schritt 1: Daten vorbereiten
Bereiten Sie zunächst den Datensatz für das Training und Testen des neuronalen Netzwerks vor. Teilen Sie den Datensatz in Eingabemerkmale und entsprechende Zielkategorien auf. Stellen Sie sicher, dass die Daten ordnungsgemäß verarbeitet und normalisiert werden.
Schritt 2: Erstellen und trainieren Sie das neuronale Netzwerkmodell
Mithilfe der Keras-Bibliothek ist es möglich, ein für Ihr Problem geeignetes neuronales Netzwerkmodell zu erstellen. Wählen Sie eine geeignete Netzwerkstruktur und legen Sie die Anzahl der Knoten und die Aktivierungsfunktion für jede Schicht fest. Kompilieren Sie das Modell und trainieren Sie das Modell mithilfe der Trainingsdaten.
Hier ist ein Beispiel, das zeigt, wie man mit Keras ein einfaches neuronales Netzwerkmodell mit mehrschichtigem Perzeptron (MLP) erstellt und trainiert:
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Step 2: 创建并训练神经网络模型
inputs = <输入特征数据> # 替换为你的输入特征数据
targets = <目标类别数据> # 替换为你的目标类别数据
# 创建MLP神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=inputs.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='relu'))
model.add(Dense(targets.shape[1], activation='softmax'))
# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练神经网络模型
model.fit(inputs, targets, epochs=100, batch_size=32)
Schritt 3: Treffen Sie Vorhersagen zur Datenklassifizierung
Unter Verwendung des trainierten neuronalen Netzwerkmodells kann die Vorhersagefunktion zur Vorhersage der Datenklassifizierung verwendet werden. Geben Sie die vorherzusagenden Merkmalsdaten ein und vergleichen Sie das erhaltene Vorhersageergebnis mit der tatsächlichen Kategorie.
Das Folgende ist ein Beispielcode, der zeigt, wie das trainierte neuronale Netzwerkmodell verwendet wird, um Klassifizierungsvorhersagen für neue Daten zu treffen:
# Step 3: 进行数据分类预测
new_data = <待预测的特征数据> # 替换为待预测的特征数据
# 使用训练好的神经网络模型进行预测
predictions = model.predict(new_data)
# 对预测结果进行处理，比如获取预测的类别标签
predicted_labels = np.argmax(predictions, axis=1)
Durch die oben genannten Schritte können Sie das neuronale Netzwerk in Python zur Vorhersage der Datenklassifizierung verwenden. Bitte passen Sie es entsprechend Ihrer spezifischen Fragestellung und Ihren Daten an und modifizieren Sie es entsprechend.