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前言

本学习笔记 仅为以防自己忘记了，顺便分享给一起学习的网友们参考。如有不同意见/建议，可以友好讨论。

本学习笔记 所有的代码和数据都可以从 陈强老师的个人主页 上下载

参考书目：陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.

数学原理等 详见陈强老师的 PPT

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参考了：网友伪_装的CNN对 MNIST 数据集中的图像进行分类

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一、Keras

sklearn只能估计前馈神经网络，而无法估计卷积神经网络、循环神经网络等其他神经网络模型。
Keras 可调用一些低层的深度学习框架， 并以这些深度学习框架作为其“后端引擎” 。

Python Keras 的主要特点

• 用户友好：Keras 提供了简单而直观的 API，适用于深度学习新手和专家。
• 模块化：您可以轻松地构建、训练和评估各种神经网络模型。
• 可扩展性：Keras 支持卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自动编码器、生成对抗网络（GAN）等各种类型的神经网络。
• 多后端支持：Keras 可以在不同的深度学习后端上运行，如 TensorFlow、Theano 和 CNTK。
• 社区支持：Keras 拥有庞大的用户社区和丰富的文档，可以轻松获得支持和学习资源。

安装

pip install keras

二、使用Kears 估计回归问题的神经网络

使用Keras自带数据 波士顿房价boston_housing

1. 载入、处理数据

'''回归问题的神经网络模型''' 
import numpy as np
import random as rn
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import keras
#载入Keras自带数据 波士顿房价
from keras.datasets import boston_housing # 将数据分割为训练集（80%）和测试集（20%）
from sklearn.model_selection import train_test_split(X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = boston_housing.load_data(test_split=0.2, seed=113)#查看 X_train的形状
X_train.shape,

结果输出： ((404, 13), (102, 13))

Y_train[:5], Y_test[:5]

结果输出： (array([15.2, 42.3, 50. , 21.1, 17.7]), array([ 7.2, 18.8, 19. , 27. , 22.2]))

2. 数据预处理：归一化

#将 特征变量归一化
from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler = MinMaxScaler()
scaler.fit(X_train)
X_train_s = scaler.transform(X_train)
X_test_s = scaler.transform(X_test)

结果输出： 0.935

3. 设定一系列随机数种子

#设定一系列随机数种子
import os
import random as rndef set_my_seed():os.environ['PYTHONHASHSEED']='0'np.random.seed(1)           # 设置 NumPy 随机种子rn.seed(12345)tf.random.set_seed(123)   # 设置 TensorFlow 随机种子set_my_seed()

4. 定义了一个简单的深度神经网络

#定义一个用于构建网络的函数，便于后续调用
from keras.models import Sequential #Sequential是一种线性堆叠模型，适用于大多数简单的神经网络架构。
from keras.layers import Dense #Dense层是全连接层（即每个神经元都与前一层的所有神经元连接），常用于构建深度学习模型。def build_model():model = Sequential()model.add(Dense(units=256, #包含256个神经元activation='relu', #激活函数为ReLU（修正线性单元）input_shape=(X_train_s.shape[1],))) #指定输入数据的形状。X_train_s.shape[1]表示输入特征的数量。model.add(Dense(units=256, activation='relu'))model.add(Dense(units=1)) #添加最终的全连接层，这一层只有1个神经元，通常用于回归问题的输出层，表示预测一个连续值。model.compile( #编译模型，准备进行训练。optimizer='rmsprop',  #RMSProp（Root Mean Square Propagation）是一种自适应学习率优化算法loss='mse', #设置损失函数为均方误差（MSE）metrics=['mse']) # 设置评估指标为均方误差（MSE）return model #返回构建好的模型实例，以便后续调用和使用。# 创建模型
model = build_model()#模型概要信息
model.summary()

5. 训练模型

# 训练模型
hist = model.fit(X_train_s, Y_train, validation_split=0.25, #25%的训练集作为验证集epochs=300, #训练300轮batch_size=16, #小批量梯度下降的每批次容量为16个观测值shuffle = False) #新一轮迭代时不随机打乱#查看hist的类型
type(hist)

结果输出： keras.src.callbacks.history.History
hist 变量的类型是 History 对象，属于 Keras 库中的 callbacks 模块。 History 对象中包含了在训练过程中记录的所有指标，包括训练和验证损失（loss）和其他监控指标（如准确率）等。

6. 查看训练结果

Dict = hist.history
Dict.keys()

结果输出： dict_keys([‘loss’, ‘mse’, ‘val_loss’, ‘val_mse’])

val_mse = Dict['val_mse'] #取出验证集的均分误差
min(val_mse)

结果输出： 10.776559829711914

#最小val_mse的位置
index = np.argmin(val_mse)
index

结果输出： 293

#画图展示训练集与测试集的均分误差
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsplt.plot(Dict['mse'], 'k', label='Train')  
plt.plot(Dict['val_mse'], 'b', label='Validation') 
plt.axvline(index + 1, linestyle='--', color='k')plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('MSE')
plt.title('MSE on Test & Validation')
plt.legend()

#训练集MSE的最小值
train_mse = Dict['mse']
min(train_mse)

结果输出： 2.683964490890503

#最小训练集MSE的位置
index_train = np.argmin(train_mse)
index_train

结果输出： 293

7. 使用最优轮数（index+1）重新估计 此神经网络模型

set_my_seed()
model = build_model()
model.fit(X_train_s, Y_train, epochs= index + 1, #index + 1 表示训练的次数取决于变量 index 的值。这个设计允许动态调整训练的次数，可能用于模型调优或逐步训练。batch_size=16, #每批次包含16个观测值verbose = 0) #不显示估计过程#得出测试集的损失函数与均方误差
model.evaluate(X_test_s, Y_test)

结果输出： [11.855478286743164, 11.855478286743164]
evaluate 方法会返回一个列表，其中包含模型在测试集上的损失值以及其他指标的值（如果在模型编译时指定了其他评估指标）。 [loss, metrics]。

8. 预测 & 混淆函数

pred = model.predict(X_test_s)
pred.shape

结果输出： (102, 1)

#将102×1的二维矩阵压缩为向量
pred = np.squeeze(pred)
pred.shape

结果输出： (102,)

#相关系数矩阵---Numpy的corrcoef()
np.corrcoef(Y_test,pred) ** 2

结果输出：
array([[1. , 0.86602909],
[0.86602909, 1. ]])
拟合优度=0.86602909

三、使用Kears 估计 二分类问题的神经网络

对于二分类问题，使用Keras 估计神经网络模型的流程与上述回归问题 类似。
主要差别在于损失函数应设为“binary_crossentropy ” （二值交叉熵）。

使用过滤垃圾邮件的spam数据（ 参见【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch8 朴素贝叶斯 ）

1. 载入、处理数据

'''二分类问题--损失函数为 binary_crossentropy'''
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import keras#读取CSV文件的路径
csv_path = r'D:\桌面文件\Python\【陈强-机器学习】MLPython-PPT-PDF\MLPython_Data\spam.csv'
spam = pd.read_csv(csv_path)#定义X与y
X = spam.iloc[:, :-1]
y = spam.iloc[:, -1]
y = pd.get_dummies(y).iloc[:,1]#全样本随机分20%测试集和80%训练集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(X, y, stratify=y, test_size=1000, random_state=0)X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_trainval, y_trainval, stratify=y_trainval, test_size=1000, random_state=0)#特征变量 标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
#生成一个实例scaler
scaler = MinMaxScaler()
#进行估计
scaler.fit(X_train)
#使用transform()分别将 训练集、测试集的特征变量进行标准化
X_train_s = scaler.transform(X_train)
X_val_s = scaler.transform(X_val)
X_trainval_s = scaler.transform(X_trainval)
X_test_s = scaler.transform(X_test)

2. 估计 二分类问题的神经网络

#设定一系列随机数种子
import os
import random as rn
import random as rn
import tensorflow as tfdef set_my_seed():os.environ['PYTHONHASHSEED']='0'np.random.seed(1)           # 设置 NumPy 随机种子rn.seed(12345)tf.random.set_seed(12345)   # 设置 TensorFlow 随机种子set_my_seed()#定义一个用于构建网络的函数，便于后续调用
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Denseset_my_seed()
def build_model():model = Sequential()model.add(Dense(units=256, #包含256个神经元activation='relu',input_shape=(X_train_s.shape[1],)))model.add(Dense(units=256, activation='relu'))model.add(Dense(units=1,activation='sigmoid'))model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])return model# 创建模型
model = build_model()
#模型概要信息
model.summary()

# 训练模型
hist = model.fit(X_train_s, y_train, validation_data = (X_val_s, y_val), #指定验证集数据epochs = 50, #迭代50抡batch_size = 64, #小批量梯度下降的每批次容量为64个观测值shuffle = False) #查看模型训练历史的各个指标
hist.history.keys()

结果输出： dict_keys([‘accuracy’, ‘loss’, ‘val_accuracy’, ‘val_loss’])

#最小 验证集 损失
val_loss = hist.history['val_loss']
index_min = np.argmin(val_loss)
index_min

结果输出： 29

#画图展示
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsplt.plot(hist.history['loss'], 'k', label='Training Loss')  
plt.plot(val_loss, 'b', label='Validation Loss')  
plt.axvline(index_min + 1, linestyle='--', color='k', linewidth=1)plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training & Validation Loss')
plt.legend()

#最大 验证集 准确率
val_accuracy = hist.history['val_accuracy']
print(np.max(val_accuracy))
index_max = np.argmax(val_accuracy)
print(index_max)

结果输出： 0.9430000185966492
39

plt.plot(hist.history['accuracy'], 'k', label='Training Accuracy')  
plt.plot(val_accuracy, 'b', label='Validation Accuracy')  
plt.axvline(index_max, linestyle='--', color='k', linewidth=1)plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Training & Validation Accuracy')
plt.legend()

3. 使用最优轮数（index+1）重新估计 此神经网络模型

set_my_seed()
model = build_model()
hist = model.fit(X_trainval_s,y_trainval, epochs = index_max + 1, batch_size = 64,verbose = 0,shuffle = False) #计算 测试集的损失函数与均方误差
model.evaluate(X_test_s, y_test)

结果输出： [0.15308548510074615, 0.953000009059906]

4. 预测 & 混淆函数

#在测试集中预测
prob = model.predict(X_test_s)
prob[:5]

结果输出： array([[9.985374e-01],
[9.828230e-01],
[9.423103e-01],
[7.494897e-09],
[2.156171e-03]], dtype=float32)

陈强老师在书里用到的predict_classes()已经在Keras2.6 之后就被弃用了。我就简单地将概率大于0.5的设置为1。

#0-1划分
pred_classes = (prob > 0.5).astype(int)
#混淆矩阵
from sklearn.metrics import ConfusionMatrixDisplay
ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_test, pred_classes)

5. 加入 L₂ 惩罚项进行权重衰减

#加入L2惩罚项进行权重衰减
from keras import regularizersset_my_seed()def build_model():model = Sequential()model.add(Dense(units=256, activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001),  #使用L2正则化input_shape=(X_train_s.shape[1],)))model.add(Dense(units=256, activation='relu',kernel_regularizer=regularizers.l2(0.0001)   #使用L2正则化))model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid')  )model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])return modelmodel_L2 = build_model()
model_L2.summary()

# 训练模型
hist = model_L2.fit(X_train_s, y_train, validation_data = (X_val_s, y_val),epochs = 50, batch_size = 64,shuffle = False) #最大 验证集 准确率
val_accuracy = hist.history['val_accuracy']
print(np.max(val_accuracy))
index_max = np.argmax(val_accuracy)
index_max

结果输出： 0.9399999976158142
25

#计算最优轮数(index+1) 模型的测试集的损失函数与预测准确率
set_my_seed()
model = build_model()
hist = model.fit(X_trainval_s,y_trainval, epochs = index_max + 1, batch_size = 64,verbose = 0,shuffle = False) 
model.evaluate(X_test_s, y_test)

结果输出： [0.18239134550094604, 0.9480000138282776]
准确率低于没有进行权重衰减前

6.使用“丢包法”（Dropout）进行正则化

#用dropout进行正则化
from keras.layers import Dropout set_my_seed()def build_model():model = Sequential()model.add(Dense(units=256,  activation='relu',input_shape=(X_train_s.shape[1],)))model.add(Dropout(0.2)) #随机丢掉在其前面隐藏层的20%神经元model.add(Dense(units=256, activation='relu'))model.add(Dropout(0.2)) #随机丢掉在其前面隐藏层的20%神经元model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])return model# 创建模型
model = build_model()# 训练模型
hist = model.fit(X_train_s, y_train, validation_data=(X_val_s, y_val),epochs=50, batch_size=64,shuffle=False
)#最大 验证集 准确率
val_accuracy = hist.history['val_accuracy']
print(np.max(val_accuracy))
index_max = np.argmax(val_accuracy)
index_max

结果输出： 0.9490000009536743
49

#计算最优轮数(index+1) 模型的测试集的损失函数与预测准确率
set_my_seed()
model = build_model()
hist = model.fit(X_trainval_s,y_trainval, epochs = index_max + 1, batch_size = 64,verbose = 0,shuffle = False) 
model.evaluate(X_test_s, y_test)

结果输出：[0.15388594567775726, 0.9580000042915344]

四、使用Kears 估计 多分类问题的神经网络

对于多分类问题，使用Keras 估计神经网络模型的流程与上述二分类问 题类似。 主要差别在于损失函数应设为“categorical_crossentropy ”。
使用Keras自带的 路透社新闻数据reuters 进行演示。

1. 载入、处理数据

'''多分类问题--损失函数为 categorical_crossentropy'''
import numpy as np
import pandas as pd#使用Keras自带的 路透社新闻
from keras.datasets import reuters#分测试集和训练集
(X_trainval, y_trainval_original), (X_test, y_test_original) = reuters.load_data(num_words=1000) #仅导入最频繁出现的1000种词汇#查看 X_trainval & X_test  形状
X_trainval.shape, X_test.shape

结果输出： ((8982,), (2246,))

#查看 y_trainval_original 的分类归属
y_trainval_original[0], y_test_original[0]

结果输出： (3, 3)

#将y_trainval_original转设为pd.DataFrame,通过直方图考察其取值分布
y_trainval_original=pd.DataFrame(y_trainval_original,columns=['topic'])
y_trainval_original.hist(bins=46) #分为46组（每个取值一组）

'''需要将X_trainval & X_test 这两个一位数组向量化'''
#定一个函数用于转换
def vectorize_lists(lists, dimension =1000): #定义一个名为 vectorize_lists 的函数，该函数接收两个参数：lists(输入的列表),   dimension=1000(向量的维度，默认为 1000。这个参数指定了每个列表在向量化后应有的长度。)results = np.zeros((len(lists),dimension)) #创建一个全为零的 NumPy 数组 results，其形状为 (len(lists), dimension)。for i, list in enumerate(lists): #使用 enumerate 函数遍历 lists，同时获取当前列表的索引 i 和内容 listresults[i, list] = 1 return results#将函数 作用于 X_trainval & X_test
X_trainval=vectorize_lists(X_trainval)
X_test=vectorize_lists(X_test)#查看 X_trainval & X_test  形状
X_trainval.shape, X_test.shape

结果输出： ((8982, 1000), (2246, 1000))

#使用Keras的 to_categorical() 函数，将响应变量 y_trainval_original &  y_test_original 转变为虚拟变量组成的矩阵
from tensorflow.keras.utils import to_categoricaly_trainval = to_categorical(y_trainval_original)
y_test = to_categorical(y_test_original)#查看 y_trainval_original &  y_test_original 形状
y_trainval.shape, y_test.shape

结果输出： ((8982, 46), (2246, 46))

#分为： 训练集 与 验证集
from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_trainval, y_trainval, stratify = y_trainval_original, test_size=1000, random_state=321)

2. 估计 多分类问题的神经网络

之前的部分虽然有些和陈强老师书里的结果有些出入，但是还是能接受的。从这个部分开始，结果开始走向无法挽救的失败。之前我可能还会质疑书，但是这个部分开始，我非常确信是我的代码哪里没对，但是我找不到不对的地方！！！

#设定一系列随机数种子
import os
import random as rn
import random as rn
import tensorflow as tfdef set_my_seed():os.environ['PYTHONHASHSEED']='0'np.random.seed(1)           rn.seed(12345)tf.random.set_seed(123)   set_my_seed()#定义一个用于构建网络的函数，便于后续调用
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Dense
from keras.layers import Dropout def build_model():model = Sequential()model.add(Dense(units=512, activation='relu',input_shape=(X_train.shape[1],)))model.add(Dropout(0.25))model.add(Dense(units=512, activation='relu'))model.add(Dropout(0.25))model.add(Dense(units=46, activation='softmax')) #使用softmax作为输出层激活函数model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', #多分类交叉熵损失函数metrics=['accuracy'])return model# 创建模型
model = build_model()#模型概要信息
model.summary()

# 模型估计
hist = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val),epochs=30, batch_size=64,shuffle=False)#最小验证集 损失
val_loss = hist.history['val_loss']
index_min = np.argmin(val_loss)
index_min

结果输出： 27

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsplt.plot(hist.history['loss'], 'k', label='Training Loss')  
plt.plot(val_loss, 'b', label='Validation Loss')  
plt.axvline(index_min + 1, linestyle='--', color='k', linewidth=1)plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training & Validation Loss')
plt.legend()

#最大 验证集 准确率
val_accuracy = hist.history['val_accuracy']
print(np.max(val_accuracy))
index_max = np.argmax(val_accuracy)
print(index_max)

**结果输出：**0.35199999809265137
0

plt.plot(hist.history['accuracy'], 'k', label='Training Accuracy')  
plt.plot(val_accuracy, 'b', label='Validation Accuracy')  
plt.axvline(index_max, linestyle='--', color='k', linewidth=1)plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Training & Validation Accuracy')
plt.legend()

3. 预测 & 混淆函数

#在测试集中预测
prob = model.predict(X_test_s)
prob[0].shape

结果输出： (46,)

# 获取每个样本的类别索引
pred = np.argmax(prob, axis=1)
#混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
table = confusion_matrix(y_test_original, pred)
table

array([[0, 0, 0, …, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, …, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, …, 0, 0, 0],
…,
[0, 0, 0, …, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, …, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, …, 0, 0, 0]], dtype=int64)

#热力图
sns.heatmap(table, cmap = 'Blues')
plt.xlabel('predicted')
plt.ylabel('ture')
plt.title('confusion_matrix')

五、使用Kears 估计 卷积神经网络CNN

这个部分开始和多分类一样让我头秃，结果一眼就知道有问题……但是我找不到不对的地方！！！

使用著名的手写数字数据集mnist（Keras自带）

1. 载入、处理数据

import tensorflow as tf
import keras
# 加载Keras中的MNIST数据集
from keras.datasets import mnist#分测试集和训练集
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() #查看 X_trainval & X_test 形状
X_train.shape, X_test.shape

结果输出：(60000, 28, 28), (10000, 28, 28))

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(X_train[4], cmap=plt.cm.gray_r)

#验证y_train 第四个元素
y_train[4]

结果输出： 9

#测试集分为 训练集和验证集 与测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_trainval, X_test, y_trainval, y_test = train_test_split(X_test, y_test, stratify=y_test, test_size=0.4, random_state=0)#等额训练集和验证集
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_trainval, y_trainval, stratify=y_trainval, test_size=0.5, random_state=359)#考察特征变量的最小值 & 最大值
import numpy as np
np.min(X_train), np.max(X_train)

结果输出： (0, 255)

#查看X_train的类型
X_train.dtype

结果输出： dtype(‘uint8’)

#将数据转为32位浮点
X_trainval = X_trainval.astype('float32')
X_train = X_train.astype('float32')
X_val = X_val.astype('float32')
X_test = X_test.astype('float32')#归一化
X_trainval /= 255
X_train /= 255
X_val /= 255
X_test /= 255X_trainval.shape, X_train.shape, X_val.shape, X_test.shape

结果输出： ((6000, 28, 28), (3000, 28, 28), (3000, 28, 28), (4000, 28, 28))

#为 数组增加一个维度
X_trainval = X_trainval.reshape((6000, 28, 28, 1))
X_train = X_train.reshape((3000, 28, 28, 1))
X_val = X_val.reshape((3000, 28, 28, 1))
X_test = X_test.reshape((4000, 28, 28, 1))X_trainval.shape, X_train.shape, X_val.shape, X_test.shape

结果输出： ((6000, 28, 28, 1), (3000, 28, 28, 1), (3000, 28, 28, 1), (4000, 28, 28, 1))

#处理Y： 虚拟矩阵 to_categorical()
from keras.utils import to_categoricaly_trainval = to_categorical(y_trainval)
y_train = to_categorical(y_train)
y_val = to_categorical(y_val)y_test_original = y_test
y_test = to_categorical(y_test)y_train.shape, y_val.shape, y_test.shape

结果输出：((3000, 10), (3000, 10), (4000, 10))

2. 估计 CNN

#设定一系列随机数种子
import os
import random as rn
import random as rn
import tensorflow as tfdef set_my_seed():os.environ['PYTHONHASHSEED']='0'np.random.seed(1)          rn.seed(12345)tf.random.set_seed(123)  set_my_seed()#定义一个用于构建网络的函数，便于后续调用
import keras
from keras.models import Sequential 
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout 
from keras.optimizers import Adadelta def build_model():model = Sequential()model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),  #向模型添加第一个卷积层：32(输出通道数，表示该层将生成 32 个特征图);kernel_size=(3, 3): 卷积核的大小为 3x3。activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) # 输入形状为 28x28 像素的单通道图像（如灰度图）。model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) #添加第二个卷积层：    64(输出通道数，表示该层将生成 64 个特征图。)(3, 3): 卷积核的大小为 3x3。model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) #添加最大池化层：pool_size=(2, 2): 池化窗口的大小为 2x2，用于下采样，减少特征图的维度。model.add(Dropout(0.25))model.add(Flatten()) #添加 Flatten 层：    将多维输入展平为一维数组，为全连接层做准备。model.add(Dense(128, activation='relu')) #添加第一个全连接层：128(输出节点数为 128)model.add(Dropout(0.25))model.add(Dense(10, activation='softmax')) #添加最后的全连接层：10(输出节点数为 10，通常对应于 10 个分类（如手写数字 0-9）。model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adadelta(), # 使用 Adadelta 作为优化器loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])return model# 创建模型
model = build_model()#模型概要信息
model.summary()

# 估计模型
hist = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val),epochs=30, batch_size=128,shuffle=False)
#最小验证集 损失
val_loss = hist.history['val_loss']
index_min = np.argmin(val_loss)
index_min

结果输出： 29

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as snsplt.plot(hist.history['loss'], 'k', label='Training Loss')  
plt.plot(val_loss, 'b', label='Validation Loss')  
plt.axvline(index_min + 1, linestyle='--', color='k', linewidth=1)plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Loss')
plt.title('Training & Validation Loss')
plt.legend()

#最大 验证集 准确率
val_accuracy = hist.history['val_accuracy']
print(np.max(val_accuracy))
index_max = np.argmax(val_accuracy)
print(index_max)

结果输出： 0.6206666827201843
29

plt.plot(hist.history['accuracy'], 'k', label='Training Accuracy')  
plt.plot(val_accuracy, 'b', label='Validation Accuracy')  
plt.axvline(index_max, linestyle='--', color='k', linewidth=1)plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.title('Training & Validation Accuracy')
plt.legend()

3. 预测 & 混淆函数

#在测试集中预测
prob = model.predict(X_test)
prob[0]

结果输出：
array([0.13906164, 0.05508504, 0.10248709, 0.10933477, 0.08082315, 0.10300557, 0.09999418, 0.11173221, 0.087742 , 0.11073436], dtype=float32)

# 获取每个样本的类别索引
pred = np.argmax(prob, axis=1)
pred[:5]

结果输出： array([0, 2, 0, 9, 3], dtype=int64)

#混淆矩阵
from sklearn.metrics import confusion_matrix
table = confusion_matrix(y_test_original, pred)
table

array([[376, 0, 4, 7, 0, 0, 4, 1, 0, 0],
[ 0, 395, 22, 14, 0, 0, 1, 0, 22, 0],
[ 33, 0, 273, 62, 1, 0, 15, 0, 9, 20],
[ 11, 1, 13, 353, 1, 0, 1, 3, 11, 10],
[ 7, 0, 3, 0, 227, 0, 3, 0, 4, 149],
[ 35, 4, 2, 137, 10, 94, 1, 2, 31, 41],
[ 98, 0, 5, 3, 7, 2, 242, 0, 11, 15],
[ 4, 6, 15, 3, 2, 0, 0, 168, 8, 205],
[ 22, 2, 12, 94, 4, 1, 1, 0, 208, 46],
[ 10, 2, 5, 7, 8, 1, 0, 0, 3, 367]], dtype=int64)

#热力图
sns.heatmap(table, cmap = 'Blues', annot = True, fmt ='d')
plt.xlabel('predicted')
plt.ylabel('ture')
plt.title('confusion_matrix')

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附：系列文章目录

监督学习：参数方法

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归
【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归（SAheart.csv）
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归
【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch8 朴素贝叶斯
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch9 惩罚回归
【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch9 惩罚回归（student-mat.csv）

监督学习：非参数方法

【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch10 KNN法
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch11 决策树（Decision Tree）

监督学习：集成学习

【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch12 随机森林（Random Forest）
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch13 提升法

监督学习：支持向量机

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch14 支持向量机

监督学习：神经网络

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（1）sklearn