感知器 - 西瓜好坏自动识别—

任务描述

本关任务：使用感知机算法建立一个模型，并根据感知器算法流程对模型进行训练，得到一个能够准确对西瓜好坏进行识别的模型。

编程要求

根据提示，在右侧编辑器中的 begin-end 之间补充 python 代码，构建一个感知机模型，底层代码会调用您实现的感知机模型进行训练，并对测试集上数据进行分类。

测试说明

程序内部会检测您的代码，预测正确率大于 0.8 则视为过关。

代码

#encoding=utf8
import numpy as np
#构建感知机算法
class Perceptron(object):def __init__(self, learning_rate = 0.01, max_iter = 200):self.lr = learning_rateself.max_iter = max_iterdef fit(self, data, label):'''input:data(ndarray):训练数据特征label(ndarray):训练数据标签output:a(ndarray):训练好的权重b(ndarry):训练好的偏置'''#编写感知机训练方法，a为增广权向量# datat = np.column_stack((data,np.ones(data.shape[0]))) #将样本转化为增广样本self.w = np.array([1.]*data.shape[1])self.b = np.array([1.])#********* Begin *********#for i in range(len(label)):while label[i]*(np.matmul(self.w,data[i])+self.b) <= 0:self.w = self.w + self.lr * (label[i]*data[i])self.b = self.b + self.lr * label[i]#********* End *********#def predict(self, data):'''input:data(ndarray):测试数据特征output:predict(ndarray):预测标签'''#********* Begin *********#yc = np.matmul(data,self.w) + self.bfor i in range(len(yc)):if yc[i] >= 0:yc[i] = 1else:yc[i] = -1predict = yc#********* End *********#return predict

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