Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化

简介: Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化

我们可以很容易地用Keras序列模型拟合回归数据并预测测试数据。  在这篇文章中,我们将简要地学习如何用Python中的Keras神经网络API拟合回归数据。我们将用Keras回归和序列模型本身这两种方法检查模型。该教程涵盖了以下内容。

  • 准备数据
  • 定义模型
  • 用KerasRegressor进行拟合(准确度检查和结果的可视化)
  • 用序列模型进行拟合(准确度检查和结果可视化)。

我们将从加载所需的模块开始。

from keras.models import Sequential

准备数据

首先,我们将为本教程创建一个回归数据集样本。

x_ax = range(N)
plt.plot(x_ax, x, 'o')
plt.plot(x_ax, y, lw=1.5, color=c)
plt.legend()

红线是y输出,其余的点是x输入的特征。

定义模型

接下来,我们将建立一个keras序列模型。

def Model():
 model = Sequential()
 model.add(Dense(128, input_dim=3,activation='relu')) 
 ....
 return model
Model()

用Keras回归模型拟合

我们将上述模型纳入Keras回归模型中,用x和y的数据拟合模型。然后,我们可以预测x数据。

regressor.fit(x,y)

regressor.predict(x)

我们检查平均平方误差率

``````

mean\_squared\_error(y, y_pred)

最后,我们绘制结果。

plt.plot(y)
plt.plot(y_pred)

keras序列模型进行拟合

这一次,我们将在没有封装类的情况下拟合模型。

fit(x, y, nb_epoch=100)
model.predict(x)

我们检查一个平均平方误差率。

mean\_squared\_error(y, y_krm)

最后,我们绘制结果。

在本教程中,我们已经简单地学习了如何用Python中的Keras神经网络模型来拟合和预测回归数据。谢谢您的阅读!


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