读书笔记（三）：深度学习基于Keras的Python实践

最新推荐文章于 2024-12-05 11:10:54 发布

ywangjiyl

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分类专栏：深度学习基于Keras的Python实践

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ywangjiyl/article/details/109548995

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本文介绍了如何使用Keras库将深度学习模型包装成Scikit-Learn兼容的形式，便于利用Scikit-Learn的工具进行模型评估和调参。通过KerasClassifier和KerasRegressor，结合交叉验证，调整epochs和batch_size等参数。文章还探讨了如何使用GridSearchCV进行参数网格搜索，寻找最优模型配置，以及这种方法在不同数据量情况下的适用性。

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Keras类库为深度学习模型提供了一个包装库Wrapper,将Keras的深度学习模型包装成Scikit-Learn中的分类模型或回归模型，以便于方便使用Scikit-Learn中的方法和函数，对深度学习模型的包装是通过KerasClassifier(用于分类模型)和KerasRegressor(用于回归模型)来实现的

使用交叉验证评估模型

KerasClassifier和KerasRegressor类使用参数build_fn，指定用来创建模型的函数的名称，因此必须定义一个函数并通过函数来定义深度学习的模型，编译并返回它

设置epochs参数为150 和batch_size参数为10，并传递这两个参数给KerasClassifier实例，参数将自动绑定并传递给由KerasClassifier类内部调用的fit()函数

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier

#构建模型
def create_model():
    #构建模型
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=12,input_dim=8,activation='relu'))
    model.add(Dense(units=8,activation='relu'))
    model.add(Dense(units=1,activation='sigmoid'))
    
    #编译模型
    model.compile(loss='binary_crossentropy'

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