Python 实现BP 神经网络分类算法，根据鸢尾花的 4 个特征，实现 3 种鸢尾花的分类

importpandasaspdimportnumpyasnpimportdatetimeimportmatplotlib.pyplotaspltfrompandas.plottingimportradviz'''
    构建一个具有1个隐藏层的神经网络，隐层的大小为10
    输入层为4个特征，输出层为3个分类
    (1,0,0)为第一类，(0,1,0)为第二类，(0,0,1)为第三类
'''# 1.初始化参数definitialize_parameters(n_x,n_h,n_y):np.random.seed(2)# 权重和偏置矩阵w1=np.random.randn(n_h,n_x)*0.01b1=np.zeros(shape=(n_h,1))w2=np.random.randn(n_y,n_h)*0.01b2=np.zeros(shape=(n_y,1))# 通过字典存储参数parameters={'w1':w1,'b1':b1,'w2':w2,'b2':b2}returnparameters# 2.前向传播defforward_propagation(X,parameters):w1=parameters['w1']b1=parameters['b1']w2=parameters['w2']b2=parameters['b2']# 通过前向传播来计算a2z1=np.dot(w1,X)+b1# 这个地方需注意矩阵加法：虽然(w1*X)和b1的维度不同，但可以相加a1=np.tanh(z1)# 使用tanh作为第一层的激活函数z2=np.dot(w2,a1)+b2a2=1/(1+np.exp(-z2))# 使用sigmoid作为第二层的激活函数# 通过字典存储参数cache={'z1':z1,'a1':a1,'z2':z2,'a2':a2}returna2,cache# 3.计算代价函数defcompute_cost(a2,Y,parameters):m=Y.shape[1]# Y的列数即为总的样本数# 采用交叉熵（cross-entropy）作为代价函数logprobs=np.multiply(np.log(a2),Y)+np.multiply((1-Y),np.log(1-a2))cost=-np.sum(logprobs)/mreturncost# 4.反向传播（计算代价函数的导数）defbackward_propagation(parameters,cache,X,Y):m=Y.shape[1]w2=parameters['w2']a1=cache['a1']a2=cache['a2']# 反向传播，计算dw1、db1、dw2、db2dz2=a2-Ydw2=(1/m)*np.dot(dz2,a1.T)db2=(1/m)*np.sum(dz2,axis=1,keepdims=True)dz1=np.multiply(np.dot(w2.T,dz2),1-np.power(a1,2))dw1=(1/m)*np.dot(dz1,X.T)db1=(1/m)*np.sum(dz1,axis=1,keepdims=True)grads={'dw1':dw1,'db1':db1,'dw2':dw2,'db2':db2}returngrads# 5.更新参数defupdate_parameters(parameters,grads,learning_rate=0.4):w1=parameters['w1']b1=parameters['b1']w2=parameters['w2']b2=parameters['b2']dw1=grads['dw1']db1=grads['db1']dw2=grads['dw2']db2=grads['db2']# 更新参数w1=w1-dw1*learning_rateb1=b1-db1*learning_ratew2=w2-dw2*learning_rateb2=b2-db2*learning_rateparameters={'w1':w1,'b1':b1,'w2':w2,'b2':b2}returnparameters# 6.模型评估defpredict(parameters,x_test,y_test):w1=parameters['w1']b1=parameters['b1']w2=parameters['w2']b2=parameters['b2']z1=np.dot(w1,x_test)+b1a1=np.tanh(z1)z2=np.dot(w2,a1)+b2a2=1/(1+np.exp(-z2))# 结果的维度n_rows=y_test.shape[0]n_cols=y_test.shape[1]# 预测值结果存储output=np.empty(shape=(n_rows,n_cols),dtype=int)foriinrange(n_rows):forjinrange(n_cols):ifa2[i][j]>0.5:output[i][j]=1else:output[i][j]=0print('预测结果：')print(output)print('真实结果：')print(y_test)count=0forkinrange(0,n_cols):ifoutput[0][k]==y_test[0][k]andoutput[1][k]==y_test[1][k]andoutput[2][k]==y_test[2][k]:count=count+1else:print(k)acc=count/int(y_test.shape[1])*100print('准确率：%.2f%%'%acc)returnoutput# 建立神经网络defnn_model(X,Y,n_h,n_input,n_output,num_iterations=10000,print_cost=False):np.random.seed(3)n_x=n_input# 输入层节点数n_y=n_output# 输出层节点数# 1.初始化参数parameters=initialize_parameters(n_x,n_h,n_y)# 梯度下降循环foriinrange(0,num_iterations):# 2.前向传播a2,cache=forward_propagation(X,parameters)# 3.计算代价函数cost=compute_cost(a2,Y,parameters)# 4.反向传播grads=backward_propagation(parameters,cache,X,Y)# 5.更新参数parameters=update_parameters(parameters,grads)# 每1000次迭代，输出一次代价函数ifprint_costandi%1000==0:print('迭代第%i次，代价函数为：%f'%(i,cost))returnparameters# 结果可视化# 特征有4个维度，类别有1个维度，一共5个维度，故采用了RadViz图defresult_visualization(x_test,y_test,result):cols=y_test.shape[1]y=[]pre=[]# 反转换类别的独热编码foriinrange(cols):ify_test[0][i]==0andy_test[1][i]==0andy_test[2][i]==1:y.append('setosa')elify_test[0][i]==0andy_test[1][i]==1andy_test[2][i]==0:y.append('versicolor')elify_test[0][i]==1andy_test[1][i]==0andy_test[2][i]==0:y.append('virginica')forjinrange(cols):ifresult[0][j]==0andresult[1][j]==0andresult[2][j]==1:pre.append('setosa')elifresult[0][j]==0andresult[1][j]==1andresult[2][j]==0:pre.append('versicolor')elifresult[0][j]==1andresult[1][j]==0andresult[2][j]==0:pre.append('virginica')else:pre.append('unknown')# 将特征和类别矩阵拼接起来real=np.column_stack((x_test.T,y))prediction=np.column_stack((x_test.T,pre))# 转换成DataFrame类型，并添加columnsdf_real=pd.DataFrame(real,index=None,columns=['Sepal Length','Sepal Width','Petal Length','Petal Width','Species'])df_prediction=pd.DataFrame(prediction,index=None,columns=['Sepal Length','Sepal Width','Petal Length','Petal Width','Species'])# 将特征列转换为float类型，否则radviz会报错df_real[['Sepal Length','Sepal Width','Petal Length','Petal Width']]=df_real[['Sepal Length','Sepal Width','Petal Length','Petal Width']].astype(float)df_prediction[['Sepal Length','Sepal Width','Petal Length','Petal Width']]=df_prediction[['Sepal Length','Sepal Width','Petal Length','Petal Width']].astype(float)# 绘图plt.figure('真实分类')radviz(df_real,'Species',color=['blue','green','red','yellow'])plt.figure('预测分类')radviz(df_prediction,'Species',color=['blue','green','red','yellow'])plt.show()if__name__=="__main__":# 读取数据data_set=pd.read_csv('D:\\iris_training.csv',header=None)# 第1种取数据方法：X=data_set.iloc[:,0:4].values.T# 前四列是特征，T表示转置Y=data_set.iloc[:,4:].values.T# 后三列是标签# 第2种取数据方法：# X = data_set.ix[:, 0:3].values.T# Y = data_set.ix[:, 4:6].values.T# 第3种取数据方法：# X = data_set.loc[:, 0:3].values.T# Y = data_set.loc[:, 4:6].values.T# 第4种取数据方法：# X = data_set[data_set.columns[0:4]].values.T# Y = data_set[data_set.columns[4:7]].values.TY=Y.astype('uint8')# 开始训练start_time=datetime.datetime.now()# 输入4个节点，隐层10个节点，输出3个节点，迭代10000次parameters=nn_model(X,Y,n_h=10,n_input=4,n_output=3,num_iterations=10000,print_cost=True)end_time=datetime.datetime.now()print("用时："+str((end_time-start_time).seconds)+'s'+str(round((end_time-start_time).microseconds/1000))+'ms')# 对模型进行测试data_test=pd.read_csv('D:\\iris_test.csv',header=None)x_test=data_test.iloc[:,0:4].values.Ty_test=data_test.iloc[:,4:].values.Ty_test=y_test.astype('uint8')result=predict(parameters,x_test,y_test)# 分类结果可视化result_visualization(x_test,y_test,result)