用Python从零开始构建多层感知器(Perceptron Multicouche)（基于Scikit-learn）

多层感知器（MLP）是一种人工神经网络，它由许多神经元层组成。每个神经元都通过激活函数将其输入转换为输出。下面我们将了解如何在Python中使用Scikit-Learn库构建多层感知器模型。

准备工作

在我们开始构建模型之前，我们需要安装以下依赖项：

• Python3
• Scikit-Learn
• NumPy

您可以在终端中使用以下命令安装这些依赖项：

pip install scikit-learn
pip install numpy

数据集

在这个例子中，我们将使用Iris数据集，这是一个用于机器学习的分类数据集。该数据集包含来自三个不同物种的花的测量值。Scikit-Learn库中包含了该数据集的内置版本。您可以使用以下代码加载数据集：

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

构建多层感知器

Scikit-Learn中的MLPClassifier类实现了基于反向传播的人工神经网络（ANN）的分类器。我们可以使用该类构建包含多个隐藏层的多层感知器。以下是一个示例：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)
mlp.fit(X, y)

在此示例中，我们创建了一个包含两个隐藏层的模型，每个隐藏层都有10个神经元。max_iter参数指定进行训练的最大迭代次数。

预测

使用训练好的模型来预测新数据点的类别。以下是一个示例：

predictions = mlp.predict(X)

评估模型

评估训练好的模型的性能很重要。Scikit-Learn提供了许多用于分类器性能评估的度量标准。以下是一些示例：

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

acc = accuracy_score(y, predictions)
cm = confusion_matrix(y, predictions)

accuracy_score函数计算预测与真实标签之间的精度。confusion_matrix函数将通过计算预测标签与真实标签之间的差异来计算混淆矩阵。

总结

在本教程中，我们了解了如何使用Python中的Scikit-Learn库构建多层感知器模型。我们学习了如何准备数据、构建和训练模型以及评估模型。如果您想要深入了解多层感知器，请查看Scikit-Learn文档中的更多信息。