logistic regression 处理鸢尾花数据集

最新推荐文章于 2023-07-04 15:50:48 发布

yt4766269

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分类专栏：机器学习文章标签：统计学 keras 神经网络分类器训练

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本文介绍使用Keras实现的Logistic Regression解决鸢尾花数据集的多分类问题，通过Softmax函数实现多分类，并提供了一个简单的神经网络模型实现。

logistic regression 处理鸢尾花数据集

——————————————————————keras实现

鸢尾花数据集是一个比较经典的多重变量分类数据集。它最初是埃德加·安德森从加拿大加斯帕半岛上的鸢尾属花朵中提取的地理变异数据，后由罗纳德·费雪作为判别分析的一个例子，运用到统计学中。

鸢尾花数据集所代表的分类问题可以较好的用逻辑斯蒂回归(logistic regression)解决，不过鸢尾花数据集是多分类问题，需要应用logistic regression在多分类问题上的推广：softmax

// to do：softmax问题的理论分析

keras是一个非常好用的high-level的神经网络框架，针对多分类问题，可以用keras构造神经网络实现softmax分类

网络结构：

代码：


import numpy as np
from tensorflow.contrib.keras.api.keras.models import Sequential
from tensorflow.contrib.keras.api.keras.layers import Dense, Activation

def load_data(file_name):
    train = np.loadtxt(file_name)
    train_x = train[:, :4]
    y_ = train[:, 4]
    y_train = np.ndarray([len(y_),3])
    for i in range(0,len(y_)):
        arr = np.array([0,0,0])
        arr[(int)(y_[i])] = 1
        y_train[i] = arr
    return train_x, y_train

model = Sequential()
model.add(Dense(units=4, input_dim=4))
model.add(Activation(activation="linear"))
model.add(Dense(units=3))
model.add(Activation("softmax"))

model.compile(loss="categorical_crossentropy",
              optimizer='sgd',
              metrics=['accuracy'])

x_train, y_train = load_data("flower_train")
x_test, y_test = load_data("flower_test")

model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=5)
loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=15)
print(loss_and_metrics)

correct_count = 0
for i in range(0, len(x_test)):
    result = model.predict(np.array([x_test[i]]))
    if np.argmax(result[0]) == np.argmax(y_test[i]):
        correct_count+=1

print(correct_count)
print(correct_count/len(x_test))

代码对应的数据文件：