一、数据集和资料

数据集，提取码：zmlc
大佬笔记，提取码：ytfa

二、鸢尾花分类

# -*- coding: utf-8 -*# 使用pandas读入.csv
# 使用numpy计算k折平均
import pandas as pd
import numpy as np# MLPClassifier是神经网络分类器
# train_test_split帮助划分测试训练集
# cross_val_score是计算K折平均
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score## 读取数据
path = 'iris.csv'  # 数据文件路径
data = pd.read_csv(path, index_col=0,header=0,names=[0,1,2,3,4])
print(data)# 将类别装换成数字
mapping = {'setosa':0,'versicolor':1,'virginica':2}
data = data.replace(mapping)x, y = data[list(range(4))], data[4]# 分割测试集和训练集
x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,train_size=0.75,random_state=125) # 创建神经网络分类器对象
clf = MLPClassifier(solver='adam', alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(3,3), random_state=1,max_iter=100000,) # 训练模型
clf.fit(x_train, y_train)# 训练集数据模型评估
score1 = clf.score(x_train,y_train)
print(u'测试集准确度：%.4lf' %score1)# 测试集数据模型评估
score2 = clf.score(x_test,y_test)
print(u'训练集准确度：%.4lf' %score2)# 不划分测试集 使用k折交叉验证
print("不划分测试集 使用k折交叉验证")
print(u'cross_val_score 准确率为 %.4lf' % np.mean(cross_val_score(clf, x, y, cv=10)))

三、西瓜分类

# -*- coding: utf-8 -*# 使用pandas读入.csv
import pandas as pdfrom sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_reportdf = pd.read_csv('watermelon_3.csv', encoding='utf-8')# 将类别变为数字
mapping = {'是':1,'否':0}
df = df.replace(mapping)# 取出X和y
X = pd.get_dummies(df.iloc[:,1:-1]).values
y = df.iloc[:,-1].values# 切割数据集
X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,train_size=0.8,random_state=125)# 建模并预测
BPNet = MLPClassifier(random_state=123)
BPNet.fit(X_train,y_train)
y_pred = BPNet.predict(X_test)
#print(y_test,y_pred)# 输出预测结果报告
print('预测报告为：\n',classification_report(y_test,y_pred))

四、一些笔记

Sklearn部分资料

MLPClassifier是一个监督学习算法
参考资料：这里1 这里2
train_test_split测试集、训练集分割函数
参考资料：这里

pandas部分函数

df.loc[]和df.iloc[]，参考资料
get_dummies，参考资料
data.values ,参考资料

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【BP神经网络】西瓜分类和鸢尾花分类

文章目录

一、数据集和资料

二、鸢尾花分类

三、西瓜分类

四、一些笔记

Sklearn部分资料

pandas部分函数

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