early stopping softmax批量梯度下降(BGD)手动实现
环境
- scikit-learn==0.21.3
- python==3.7
- numpy==1.16.4
- jupyter
数据集
使用sklearn鸢尾花数据集，是个字典，keys有[‘data’, ‘target’, ‘target_names’, ‘DESCR’, ‘feature_names’, ‘filename’], data有四个特征
from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
print(list(iris.keys()))
print(iris["data"][:3])
print(iris["data"].shape)# label
iris["target_names"]
iris["target"]
['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'][[5.1 3.5 1.4 0.2]
[4.9 3. 1.4 0.2]
[4.7 3.2 1.3 0.2]](150, 4)array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<U10')array([0, 0, 0, 0..., 1,1,1...2, 2, 2]
训练集、验证集、测试集划分
import numpy as np# 选两列特征做数据
X = iris["data"][:, (2, 3)] # petal length, petal width
y = iris["target"]# bias add the bias term for every instance (
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