DL之Keras：基于Keras框架建立模型实现【预测】功能的简介、设计思路、案例分析、代码实现之详细攻略(经典，建议收藏)

DL之Keras：基于Keras框架建立模型实现【预测】功能的简介、设计思路、案例分析、代码实现之详细攻略(经典，建议收藏)

目录

Keras框架使用分析

Keras框架设计思路

案例分析

代码实现

Keras框架使用分析

Keras框架设计思路

案例分析

1、实现分类预测：通过Keras建立模型，最终得到的模型能进行两种预测，一是判断出类别，二是给出属于相应类别概率。
(1)、在Keras中，可以利用predict_class()函数来完成，利用最终的模型预测新数据样本的类别。但是，这个函数仅适用于Sequential模型，不适于使用功能式API开发的模型。
对三个实例预测：

# 建立一个新的分类模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 生成二分类数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
scalar = MinMaxScaler()
scalar.fit(X)
X = scalar.transform(X)
# 定义并拟合最终模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0)
# 新的未知数据实例
Xnew, _ = make_blobs(n_samples=3, centers=2, n_features=2, random_state=1)
Xnew = scalar.transform(Xnew)
# 作出预测
ynew = model.predict_classes(Xnew)
# 显示输入和输出
for i in range(len(Xnew)):
print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i]))

对一个实例预测：需要将它包装变成一个数组的形式。以便传给predict_classes()函数

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from numpy import array
# 生成一个二分类数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
scalar = MinMaxScaler()
scalar.fit(X)
X = scalar.transform(X)
# 定义并拟合最终的新模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0)
# 未知的新实例
Xnew = array([[0.89337759, 0.65864154]])
# 作出预测
ynew = model.predict_classes(Xnew)
# 显示输入输出
print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[0], ynew[0]))

代码实现

1、基于Keras设计的简单二分类问题开发的神经网络模型案例

# 训练一个最终分类的模型
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# 生成一个二分类问题的数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
scalar = MinMaxScaler()
scalar.fit(X)
X = scalar.transform(X)
# 定义并拟合模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=200, verbose=0)

最后

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