python复现感知机的二分类算法

本博客复现感知机的二分类算法

import pandas as pd
import numpy as npclass Perceptron:def __init__(self, w=None, b=0):self.w = wself.b = bdef fit(self, x_train: pd.DataFrame, y_train: pd.Series, iter=20, learn_rate=0.001):""":param x_train: 训练集特征:param y_train: 训练集分类:param iter: 迭代次数:param learn_rate: 学习率:return:"""assert x_train.shape[0] == y_train.shape[0]w = np.zeros((1, x_train.shape[1]))b = 0for iter_time in range(iter):x_data = x_train.loc[iter_time]y_data = y_train.loc[iter_time]x_data = np.mat(x_data.tolist())y_data = np.mat(y_data.tolist())# 修正参数if -1 * y_data * (w * x_data.T + b) >= 0:w += learn_rate * y_data * x_datab += learn_rate * y_dataself.w = wself.b = bdef predict(self, x_test: pd.DataFrame):count = x_test.shape[0]  # 测试集数量w = self.wb = self.bresult = []for i in range(count):x_data = x_test.loc[i]x_data = np.mat(x_data.tolist())y = w * x_data.T + bresult.append(1) if y > 0 else result.append(-1)return resultdata = pd.read_csv('../Mnist/mnist_train_little.csv', header=None)
test_data = pd.read_csv('../Mnist/mnist_test_little.csv', header=None)
x_train = data.drop(0, axis=1) # 训练集特征
y_train = data[0] # 训练集标签
x_test = test_data.drop(0, axis=1) # 测试集特征# 模型
perceptron_model = Perceptron()
perceptron_model.fit(x_train=x_train, y_train=y_train)
y_predict = perceptron_model.predict(x_test=x_test)

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