Python实践感知器分类算法

• Perceptron分类器是一种线性算法，可以应用于二进制分类任务。
•  如何使用带有Scikit-Learn的Perceptron模型进行拟合，评估和做出预测。
•  如何在给定的数据集上调整Perceptron算法的超参数。

教程概述

本教程分为3个部分，共三个部分。他们是：

•  感知器算法
•  Perceptron与Scikit-学习
•  音调感知器超参数

感知器算法

Perceptron算法是两类（二进制）分类机器学习算法。它是一种神经网络模型，可能是最简单的神经网络模型类型。它由将一行数据作为输入并预测类标签的单个节点或神经元组成。这可以通过计算输入的加权和和偏差（设置为1）来实现。模型输入的加权总和称为激活。

激活=权重*输入+偏差

如果激活高于0.0，则模型将输出1.0；否则，模型将输出1.0。否则，将输出0.0。

预测1：如果激活> 0.0

预测0：如果激活<= 0.0

假设输入已乘以模型系数，如线性回归和逻辑回归，则优良作法是在使用模型之前对数据进行标准化或标准化。感知器是线性分类算法。这意味着它将学习在特征空间中使用一条线（称为超平面）将两个类别分开的决策边界。因此，适用于那些类别可以通过线性或线性模型（称为线性可分离）很好地分离的问题。该模型的系数称为输入权重，并使用随机梯度下降优化算法进行训练。一次将来自训练数据集的示例显示给模型，模型进行预测并计算误差。然后，更新模型的权重以减少示例的误差。这称为Perceptron更新规则。对于训练数据集中的所有示例（称为时期）都重复此过程。然后，使用示例更新模型的过程会重复很多次。在每批中，使用较小比例的误差来更新模型权重，并且该比例由称为学习率的超参数控制，通常将其设置为较小的值。这是为了确保学习不会太快发生，从而导致技能水平可能较低，这被称为模型权重的优化（搜索）过程的过早收敛。

权重（t + 1）=权重（t）+学习率*（expected_i –预测值）* input_i

当模型所产生的误差降至较低水平或不再改善时，或者执行了最大时期数时，训练将停止。

模型权重的初始值设置为较小的随机值。另外，在每个训练纪元之前对训练数据集进行混洗。这是设计使然，以加速和改善模型训练过程。因此，学习算法是随机的，并且每次运行都会获得不同的结果。因此，优良作法是使用重复评估来总结算法在数据集上的性能，并报告平均分类精度。学习率和训练时期数是算法的超参数，可以使用启发式或超参数调整来设置。

现在我们已经熟悉了Perceptron算法，现在让我们探索如何在Python中使用该算法。

Perceptron 与 Scikit-Learn

可通过Perceptron类在scikit-learn Python机器学习库中使用Perceptron算法。该类允许您配置学习率（eta0），默认为1.0。

（编辑：应用网_丽江站长网）

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