Я пытаюсь самостоятельно научиться выполнять поиск по сетке по количеству нейронов в базовых многослойных нейронных сетях. Я использую GridSearchCV и KerasClasifier для Python, а также Keras. Приведенный ниже код очень хорошо работает для других наборов данных, но я не смог заставить его работать с набором данных Iris по некоторым причинам, и я не могу найти причину, я что-то здесь упускаю. Результат, который я получаю:
Best: 0.000000 using {'n_neurons': 3}
0.000000 (0.000000) with: {'n_neurons': 3}
0.000000 (0.000000) with: {'n_neurons': 5}
from pandas import read_csv
import numpy
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.wrappers.scikit_learn import KerasClassifier
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import np_utils
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
dataframe=read_csv("iris.csv", header=None)
dataset=dataframe.values
X=dataset[:,0:4].astype(float)
Y=dataset[:,4]
seed=7
numpy.random.seed(seed)
#encode class values as integers
encoder = LabelEncoder()
encoder.fit(Y)
encoded_Y = encoder.transform(Y)
#one-hot encoding
dummy_y = np_utils.to_categorical(encoded_Y)
#scale the data
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)
def create_model(n_neurons=1):
#create model
model = Sequential()
model.add(Dense(n_neurons, input_dim=X.shape[1], activation='relu')) # hidden layer
model.add(Dense(3, activation='softmax')) # output layer
# Compile model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
model = KerasClassifier(build_fn=create_model, epochs=100, batch_size=10, initial_epoch=0, verbose=0)
# define the grid search parameters
neurons=[3, 5]
#this does 3-fold classification. One can change k.
param_grid = dict(n_neurons=neurons)
grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, n_jobs=-1)
grid_result = grid.fit(X, dummy_y)
# summarize results
print("Best: %f using %s" % (grid_result.best_score_, grid_result.best_params_))
means = grid_result.cv_results_['mean_test_score']
stds = grid_result.cv_results_['std_test_score']
params = grid_result.cv_results_['params']
for mean, stdev, param in zip(means, stds, params):
print("%f (%f) with: %r" % (mean, stdev, param))
В целях иллюстрации и вычислительной эффективности я ищу только два значения. Я искренне извиняюсь за такой простой вопрос. Я новичок в Python, кстати, переключился с R, потому что понял, что сообщество глубокого обучения использует python.
