Sklearn神经网络——多分类数字识别（一）

简介：
本教程介绍使用Scikit-learn库构建神经网络模型进行多分类数字图像识别的基础知识和步骤，适合初学者入门。 本段落将探讨如何使用Python的scikit-learn库中的多层感知器（MLPClassifier）来实现神经网络，并解决一个多分类问题——数字识别任务。我们将了解sklearn库及神经网络的基本概念。 **sklearn库**: scikit-learn是Python中最流行的机器学习库之一，提供了包括监督学习、无监督学习、模型选择和数据预处理等在内的多种算法。在此例中，我们主要关注其神经网络部分，即MLPClassifier。 **神经网络**: 神经网络是一种模仿人脑工作方式的计算模型，通过连接多个处理单元（神经元）来解决问题。多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）是前馈型的一种，具有至少一个隐藏层，能够解决非线性可分的问题，例如数字识别。 **多分类数字识别**: 示例任务是将输入的图像数据（手写数字）归类为0至9这10个类别。scikit-learn提供了一个内置的数据集`digits`，包含64x64像素的手写数字图像及对应的标签。 **代码解析** 1. 导入必要的库：MLPClassifier是神经网络分类器；datasets用于加载数据集；train_test_split用于划分训练和测试数据集；StandardScaler对特征进行预处理以确保均值为0，标准差为1。这些设置对于许多机器学习算法来说都是理想的输入条件。 2. `test_validate`函数用来对比预测结果与实际标签，并展示图形来评估模型性能。 3. 主要的代码段在`multi_class_nn`中： - 加载数据集并提取特征（x）和目标变量（y）。 - 使用StandardScaler进行预处理，确保输入数据符合大多数机器学习算法的要求。 - 划分80%的数据作为训练集，20%用于测试模型性能。 - 初始化MLPClassifier，并设置优化器为‘lbfgs’、正则化参数（alpha）为1e-5以及单层隐藏层包含5个神经元。同时，为了保证结果的可重复性，随机种子被设定为1。 - 训练模型并计算训练集上的准确率。 - 使用测试数据预测类别，并调用`test_validate`函数展示比较。 通过上述代码示例，可以看到使用sklearn库中的MLPClassifier来构建一个简单的神经网络用于多分类任务的全过程。此过程包括预处理、训练及评估阶段，在实际应用中可能还需要进行参数调整和交叉验证以提升模型性能。