期末作业实验报告：MLP实验对比(MLPClassifier)

工程构建

导入sklearn相关包

import numpy as np
rom sklearn.neural_network import MLPClassifier

定义readDataSet(fileName, isTest)函数,用于加载训练数据,返回特征数据(dataSet)和标签(label)

# fileName: 文件名字
# isTest: =True为测试数据时,只有54列,label直接设0
def readDataSet(fileName, isTest):fr = open(fileName,encoding='utf-8')lines = fr.readlines()numLabels = len(lines) labels = np.zeros(numLabels) #用于存放标签数据dateSet = np.zeros([numLabels,54],int) #用于存放特征数据# 逐行读取数据到dataSet,labels# 总共55列,前54列是样本特征,最后一列是样本类别(label)for i in range(numLabels):line = lines[i]label = 0if isTest:  #True:测试集只有54列,最后标签直接设为0label = 0else:  # False:取最后一列为标签数据label = line.split(' ')[54]labels[i] = labeldates = np.zeros(54)for j in range(53): # 前54列添加为特征数据dates[j] = line.split(' ')[j]dateSet[i] = datesfr.close()return dateSet,labels

添加isTest参数是为了区别训练集(55列)与测试集数据(54列)列数不同,便于交叉验证时,统计错误数量,核算正确率.

加载训练数据

train_dataSet,train_labels = readDataSet('data_train.txt', False)

构建神经网络
设置网络的隐藏层数、各隐藏层神经元个数、激活函数、学习率、优化方法、最大迭代次数

clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,),activation='logistic', solver='adam',learning_rate_init = 0.0001, max_iter=2000)
print(clf)
clf.fit(train_dataSet,train_labels)

加载测试集,使用构建好的KNN分类器对测试集进行预测

test_dataSet,test_labels = readDataSet('data_test.txt', False)
res = clf.predict(test_dataSet)
error = 0
for i in range(len(res)):if res[i] != test_labels[i]:error += 1
print('error:',error,'正确率:',(len(res) - error) / len(res))

邻居数量K影响对比

情况一：使用logistic激活函数和adam优化方法,设初始学习率为0.0001,最大迭代次数为2000
运行神经元个数为50、100、200的实验对比结果

n_hidden_layer_sizes	50	100	200
正确率	78%	80%	83%

随着隐藏层神经元个数的增加,MLP的正确率持上升趋势

情况二：使用adam优化方法,设神经元个数为100,初始学习率为0.0001,最大迭代次数为2000
运行激活函数分别为logistic、identity、tanh、relu的实验对比结果

activation	identity	relu	tanh	logistic
正确率	59%	61%	75%	80%

我们可以看出logistic的正确率最高

情况三：使用logistic激活函数和adam优化方法,设神经元个数为100,初始学习率为0.0001
运行最大迭代次数为500、1000、1500、2000的实验对比结果

max_iter	500	1000	1500	2000
错误数	8125	7690	7805	7812
正确率	59%	61%	75%	80%

当最大迭代次数> 1500时,正确率基本保持不变,这说明MLP在第1500迭代时已经收敛

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