333
правки
Изменения
→Логистическая регрессия
Загрузка датасета:
'''from ''' sklearn.datasets '''import ''' load_digits
digits = load_digits()
Вывод первых трех тренировочных данных для визуализации:
'''import ''' numpy '''as ''' np '''import ''' matplotlib.pyplot '''as ''' plt
plt.figure(figsize=(<font color="blue">20</font>,<font color="blue">4</font>)) '''for ''' index, (image, label) '''in ''' enumerate(zip(digits.data[<font color="blue">0</font>:<font color="blue">3</font>], digits.target[<font color="blue">0</font>:<font color="blue">3</font>])): plt.subplot(<font color="blue">1</font>, <font color="blue">3</font>, index + <font color="blue">1</font>) plt.imshow(np.reshape(image, (<font color="blue">8</font>,<font color="blue">8</font>)), cmap=plt.cm.gray) plt.title(<font color="red">'Training: %i\n' </font> % label, fontsize = <font color="blue">20</font>)
Разбиение датасета на тренировочный и тестовый:
'''from ''' sklearn.model_selection '''import ''' train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=<font color="blue">0.25</font>, random_state=<font color="blue">0</font>)
Построение и обучение модели:
'''from ''' sklearn.linear_model '''import ''' LogisticRegression
lr = LogisticRegression()
lr.fit(x_train, y_train)
predictions = lr.predict(x_test)
====Перцептрон====
Основная статья: [[Нейронные сети, перцептрон]]
