Python深度学习实战:多类花朵分类
Python深度学习实战:多类花朵分类
- 鸢尾花分类数据集
- 导入库和函数
- 指定随机数种子
- 导入数据
- 输出变量编码
- 设计神经网络
- 用K折交叉检验测试模型
- 总结
本章我们使用Keras为多类分类开发并验证一个神经网络。本章包括:
- 将CSV导入Keras
- 为Keras预处理数据
- 使用scikit-learn验证Keras模型
鸢尾花分类数据集
本章我们使用经典的鸢尾花数据集。这个数据集已经被充分研究过,4个输入变量都是数字,量纲都是厘米。每个数据代表花朵的不同参数,输出是分类结果。数据的属性是(厘米):
- 萼片长度
- 萼片宽度
- 花瓣长度
- 花瓣宽度
- 类别
这个问题是多类分类的:有两种以上的类别需要预测,确切的说,3种。这种问题需要对神经网络做出特殊调整。数据有150条:前5行是:
5.1,3.5
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