19、基于Scikit-learn的文本多分类及神经网络应用

基于Scikit-learn的文本多分类及神经网络应用

1. LabelSpreading算法

LabelSpreading是LabelPropagation的姊妹类，它们非常相似。LabelSpreading更具鲁棒性和噪声抗性。以下是使用示例：

ls = semi_supervised.LabelSpreading()
ls.fit(X, y)
# 输出结果示例
LabelSpreading(alpha=0.2, gamma=20, kernel='rbf', max_iter=30, n_jobs=1, n_neighbors=7, tol=0.001)
# 测量准确率
(ls.predict(X) == d.target).mean()
# 输出示例
0.96666666666666667

Label传播算法的工作原理是创建数据点的图，根据特定公式在边上设置权重，然后标记的数据点将其标签传播到未标记的数据，传播部分由边的权重决定，边的权重可以放在转移概率矩阵中，通过迭代确定实际标签的良好估计。

2. 感知器分类器

感知器是神经网络的基本构建块，在机器学习尤其是计算机视觉中非常重要。以下是使用感知器分类器的详细步骤：
1. 加载数据集 ：使用UCI糖尿病分类数据集。

import numpy as np
import pandas as pd
data_web_address = "https://archive.ics.u