神经网络分类模型及其应用

#在上一关基础,对经过缺失值填充、数值变量标准化后的数据集,取前600条记录作为训练数据,后90条记录作为测试数据

#构建神经网络分类模型,返回计算结果模型准确率rv和预测准确率r

import warnings

from sklearn.exceptions import ConvergenceWarning

warnings.filterwarnings("ignore", category=ConvergenceWarning)

def return_values():

    import numpy as np

    import pandas as pd

    from sklearn.neural_network import MLPClassifier

    X1=np.load('X1.npy') #经过缺失值填充、数值变量标准化后的数据集,numpy数组690*15

    Y=np.load('Y.npy')   #因变量,numpy数组,690个元素

    x=X1[:600,:]

    x1=X1[600:,:]

    y=Y[:600]

    y1=Y[600:]

    clf=MLPClassifier()

    clf.fit(x,y)

    rv=clf.score(x,y)

    R=clf.predict(x1)

    Z=R-y1

    r=len(Z[Z==0])/len(Z)

   

    return(rv,r)

### 神经网络分类模型应用场景与实现方式 #### 一、神经网络分类模型概述 人工神经网络是一种模仿生物神经系统工作机制的计算模型,具有强大的模式识别能力。根据不同的标准,神经网络可以分为多种类型。例如,按照 **网络连接的拓扑结构** 和 **网络内部的信息流向** 进行分类是最常见的两种方法[^1]。 #### 二、常见神经网络分类模型 以下是几种典型的神经网络分类模型: 1. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)** 前馈神经网络是最基本的一种神经网络形式,信息仅沿单一方向流动,从输入层到隐藏层再到输出层。这种模型适用于简单的回归和分类任务。 2. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)** 卷积神经网络专为处理图像数据而设计,通过卷积核提取局部特征并逐步组合形成全局理解。它广泛应用于计算机视觉领域,如目标检测、人脸识别以及图像分类等任务[^4]。 3. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)** 循环神经网络能够捕捉序列数据的时间依赖关系,在自然语言处理方面表现优异,比如机器翻译、语音识别等领域。 4. **残差网络(Residual Networks, ResNets)** 残差网络解决了深层网络训练过程中梯度消失的问题,允许构建更深更复杂的架构。在实际应用中,ResNet50 已被成功用于生活垃圾分类项目,并取得了良好的效果[^2]。 #### 三、应用场景分析 不同类型的神经网络适合解决特定领域内的问题,下面列举几个典型的应用实例: - **图像分类**: 使用 CNN 对图片进行类别判断,像交通标志识别或者医学影像诊断。 - **时间序列预测**: 利用 LSTM 或 GRU 类型的 RNN 预测股票价格走势或其他动态变化的数据流。 - **文本情感分析**: 结合词嵌入技术和双向 RNN 来评估客户评论的情绪倾向。 - **推荐系统优化**: 将用户行为建模成向量空间中的点,再借助多层感知机完成个性化商品推送服务。 #### 四、具体实现方式——以 Python 中基于 ResNet50 的垃圾分拣为例 为了展示如何利用高级框架快速搭建高效解决方案,这里给出一段简化版代码片段作为参考: ```python from tensorflow.keras.applications import ResNet50 from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D from tensorflow.keras.models import Model base_model = ResNet50(weights='imagenet', include_top=False) x = base_model.output x = GlobalAveragePooling2D()(x) predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions) for layer in base_model.layers: layer.trainable = False model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy') history = model.fit(train_data, epochs=100, validation_data=val_data) ``` 上述脚本展示了怎样加载预训练权重文件初始化基础部分参数;冻结这些初始层防止更新破坏已有知识积累;最后添加自定义全连接头适配目标任务需求。 ---
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