Занятие №2 bias в нейронах



Download 0,73 Mb.
Pdf ko'rish
bet3/8
Sana26.10.2022
Hajmi0,73 Mb.
#856453
TuriЗанятие
1   2   3   4   5   6   7   8
Bog'liq
№ 02 Оценка качества обучения нейронной сети

Обучающая, проверочная
и тестовая выборки


Приступаем к созданию тренировочной и проверочной выборки. 
Для этого нам понадобится библиотека 
sklearn
и функция 
train_test_splite
 
(https://scikit-
learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.train_test_
split.html)
Подключаем библиотеку:
И делаем разбивку на тренировочную и тестовую выборки:
Создание тренировочной
и проверочной выборки
После этого можно обращаться к файлам на диске.
С помощью pandas читаем загруженные данные 
Если используем гугл драйв, то нужно указать путь к файлу
База с эхолота представляет собой таблицу из 208 строк и 61 столбца. 
60 столбцов представляют собой данные с датчиков. А 61-ый столбец 
- это результат в виде букв R(rock - камень) и M (Мина). Эти буквы нам 
нужно будет преобразовать в числовые данные, т.к. нейронная сеть 
работает с числами. 
Посмотрев на данные, можно понять, что на вход нейронной сети 
будет подаваться вектор из 60 элементов, а на выходе получим 
результат в виде 0 (если это камень) или 1 (если мина).
Преобразуем данные. В “Х” пойдут значения из 60 столбцов (тип float), 
в “У” данные 61-го столбца, преобразованные в 0 и 1 (тип int). 
После преобразования имеем 2 вектора размерностями (208,60) и 
(208,)
Посмотрев вектор «У», видим, что у нас есть 104 записи для камней и 
за ними 104 записи для мин.
Наборы данных
для обучения


Функция train_test_split – в нее нам необходимо передать «Х» и «У», 
указать параметр test_size – В каком соотношении нам нужно разбить 
выборку. И в данном случае нам нужно использовать shuffle=True, т.к. 
необходимо перемешать данные. Соответствие элементов Х и У 
останется. Например, x[1] станет x[93], так же как и y[1] станет y[93]. 
Функция вернет нам 4 переменные, т.е. 2 набора, x_train, x_test, 
y_train и y_test. 
Вместо одной переменной «Х» размером (208,60) мы получили 2 
переменных размерностью (166, 60) и,(42, 60). Так же с «У», была 
одна на 208, стало 2 по 166 и 42.
Создадим простую сеть:
В первом слое указываем размерность входных данных input_dim=60. 
При этом количество нейронов не обязательно должно быть 60, т.е. 
первый слой мог бы выглядеть и так:
На выходном слое 1 нейрон. В качестве функции активации 
используем sigmoid – эта функция активации лучше всего подходит 
для вычисления вероятностей, т.к. принимает значение от 0 до 1. И, 
получив на выходе 0.7214, мы будем знать, что с вероятностью 72% 
входные данные соответствуют мине.
Компилируем модель:
Используем 

Download 0,73 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   2   3   4   5   6   7   8




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish