感知機自程式設計與sklearn實現

對於下面題目，分別用自程式設計和 sklearn 庫實現。

已知訓練資料集d，其正例項點是x1=(3,3)t,x2=(4,3)t，負例項點是x3=(1,1)t:

(1) 用python 自程式設計實現感知機模型，對訓練資料集進行分類，並對比誤分類點選擇次序不同對最終結果的影響。可採用函式式程式設計或物件導向的程式設計。

(2)試呼叫sklearn.linear_model 的perceptron模組，對訓練資料集進行分類，並對比不同學習率h對模型學習速度及結果的影響。

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
class myperceptron:
def __init__(self):
# 初始化w b為0，w是向量，所以是none
self.w = none
self.b = 0
self.l_rate = 1
def fit(self, x_train, y_train):
# 用樣本點的特徵數更新初始w
self.w = np.zeros(x_train.shape[1])
i = 0
# 樣本點從下標0開始
while i < x_train.shape[0]:
x = x_train[i]
y = y_train[i]
# 如果y*(wx+b)<=0，樣本i為誤判點，更新w,b
if y * (np.dot(self.w, x) + self.b) <= 0:
self.w = self.w + self.l_rate * np.dot(y, x)
self.b = self.b + self.l_rate * y
i = 0  # 因為是誤判點，所以從新開始
else:
i += 1
def draw(x, w, b):
# 生產分離超平面上的兩點
x_new = np.array([[0], [6]])
y_predict = -b - (w[0] * x_new) / w[1]
# 繪製訓練集資料的散點圖
plt.plot(x[:2, 0], x[:2, 1], "g*", label="1")
plt.plot(x[2:, 0], x[2:, 0], "rx", label="-1")
# 繪製分離超平面
plt.plot(x_new, y_predict, "b-")
# 設定兩座標軸起止值
plt.axis([0, 6, 0, 6])
plt.xlabel("x1")
plt.ylabel("x2")
# 顯示圖例
plt.legend()
# 顯示影象
plt.show()
def main():
# 構造訓練資料集
x_train = np.array([[3, 3], [4, 3], [1, 1]])
y_train = np.array([1, 1, -1])
# 構建感知機物件，對資料集進行訓練
perceptron = myperceptron()
perceptron.fit(x_train, y_train)
print(perceptron.w)
print(perceptron.b)
# 結果影象繪製
draw(x_train, perceptron.w, perceptron.b)
if __name__ == "__main__":
main()

# -*- coding: utf-8 -*-

from sklearn.linear_model import perceptron
import numpy as np
# 構造訓練資料集
x_train = np.array([[3, 3], [4, 3], [1, 1]])
y = np.array([1, 1, -1])
perceptron = perceptron()
# perceptron=perceptron(penalty="l2",alpha=0.01,eta0=1,max_iter=50,tol=1e-3)
perceptron.fit(x_train, y)
# 檢視訓練後感知機的各個引數
print(
"w:", perceptron.coef_, "\n", "b:", perceptron.intercept_,
)res = perceptron.score(x_train, y)
print("correct rate:".format(res))

屬性含義

coef_(權重)

對應wintercept_

對應bn_iter_

迭代次數

方法-函式

方法用處

fit用於訓練資料集

score

用來評價訓練效果

模型訓練引數

引數預設值

可選值penalty（正則化項）

none

'l1'or'l2'or'elasticnet'

alpha（正則化係數）

0.0001

eta0（學習率）

1(0,1]

max_iter（迭代次數）

5如果tol不為none則為1000

tol（終止條件）

none

(previous_loss)

q1:學習率對迭代過程和最終結果有無影響？

q2:無影響的條件是什麼？

a：無影響，條件是 w、b 的初始值均為 0 。當二者初始值為 0 時，二者值的更新都是學習率的倍數。

q3:l1 l2 分別有什麼作用？

a: l1 使特徵值更稀疏，l2 使 權值更均勻。

q4:正則化洗漱對正則化有何影響？

a: 過小無約束效力，過大則約束的太狠。

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