2017.02.21前回はKerasを使って2値分類をしました。〜超簡単な例〜今回はKerasを使ってニューラルネットワークを実装して、2値分類をやってみます。超初心者向けの内容になります。...www.tcom242242.net2019.09.23今回はirisデータをセットを使って、多クラス分類をしてみました。本記事では、pythonの基本操作はできることを想定しています。参考文献(深層学習初心者におすすめの教科書)KerasとはKerasは、ニューラルネットワークを非常にシンプルに構築できるライブラリです。https://keras.io/ja/TensorFlow等で書くとかなり長くなってしまうコードがKerasを使うことでシンプルなコードとなります。ちなみにKerasは下でTensorFlow等が動いています。多クラス分類とは多クラス分類とは、データの性質によって複数の対象(クラス)に分類することいいます。ある果物が与えられたらその果物をりんご、バナナ、みかん等に分類することです。今回はiris(あやめ)の分類問題を扱います。ここでは、あやめのデータを取得し、そのデータをモデル(ニューラルネットワーク)に学習させます。入力情報からどのあやめかを出力させます。irisデータセットirisデータセットとは、あやめの花に関するデータセットになります。3種類のあやめのデータがそれぞれ50個づつ格納されています。width)が保存されています。データセットを見てみましょう。/>実装では、実装していきます。必要なモジュールをimportします。np_utilsirisデータセットの読み込みやデータの加工などを行います。標準化ラベルデータをone-hotエンコードをします。0]学習用データとテスト用データに分けます。教師データとテストデータに分割モデルを生成します。今回は非常にシンプルなモデルを用います。出力層3ノード,全結合model.add(Activation("sigmoid"))モデルをコンパイルします。ここで、誤差関数や最適化手法を設定します。学習過程のプロットしてみます。label="loss")plt.xlabel("epoch")plt.legend()accが正答率、lossが誤差(binary_crossentropy)を表しています。epoch(学習回数)が進むに連れて、正答率が向上して、誤差が小さくなっていることがわかります。うまく学習が進んでいるようです。モデルをテストデータで評価してみます。accuracyは正答率を表しています。正答率が93.3%ですのでけっこう良くできていることがわかります。いくつかデータを予測してみます。answer-----------")print(np.round(model.predict(x_test)[0]))print(np.round(model.predict(x_test)[10]))以下が出力になります。answerがモデルからの予想値になります。予想できていることがわかります。最後にソースコードの全体像を以下に示します。DDPGを動かしてみます。※これから少しづつ改良していきます。fx】RNNを使って為替の予測をしてみる機械学習の一手法であるリカレントニューラルネットワークを使ってFXの予測をしてみます。以下の画像で畳み込みニューラルネットの処理...deeplearning(深層学習)Kerasで単純なRNN(リカレントニューラルネットワーク)を試す前回はKerasを使って多クラス分類などを行いました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。ぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。進化計算ゲーム理論IT技術系まとめホーム検索トップサイドバーたぬ吉.comアラサーのWebエンジニア見習いのたぬ吉.com(@tnkicom)です。過去には大学院、某IT企業で機械学習関連のプロジェクトに携わっていました。趣味は機械学習、アプリ開発、FX等の投資です。FXは最近はじめました。自動取引を目指して日々邁進中です。間違いがあれば、Twitterかコメントで教えていただければと思います。質問があれば、Twitterで連絡いただければと思います。(1)メタ情報ログイン投稿フィードコメントフィードWordPress.orgタイトルとURLをコピーしました。