机器学习项目实战——08浅层网络之葡萄酒分类
和07一样,都是简单的网络
整体代码:
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix# 载入数据
data = np.genfromtxt("wine_data.csv", delimiter=",")
x_data = data[:,1:]
y_data = data[:,0]
print(x_data.shape)
print(y_data.shape)# 数据切分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x_data, y_data)# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
x_test = scaler.fit_transform(x_test)# 建模
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,50),max_iter=500)
# 训练
mlp.fit(x_train,y_train)# 评估
predictions = mlp.predict(x_test)
print(classification_report(y_test,predictions))print(confusion_matrix(y_test,predictions))
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