Keras怎么实现简单线性回归模型

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression),实质上是单输入单输出神经网络模型,例如给下面一组数据,用一条线来对数据进行拟合,并可以预测新输入 x 的输出值。

一、详细解读

我们通过这个简单的例子来熟悉Keras构建神经网络的步骤:

1.导入模块并生成数据

首先导入本例子需要的模块,numpy、Matplotlib、和keras.models、keras.layers模块。Sequential是多个网络层的线性堆叠,可以通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型,也可以通过.add()方法一个个的将layer加入模型中。layers.Dense 意思是这个神经层是全连接层。

2.建立模型

然后用 Sequential 建立 model,再用 model.add 添加神经层,添加的是 Dense 全连接神经层。参数有两个,(注意此处Keras 2.0.2版本中有变更)一个是输入数据的维度,另一个units代表神经元数,即输出单元数。如果需要添加下一个神经层的时候,不用再定义输入的纬度,因为它默认就把前一层的输出作为当前层的输入。在这个简单的例子里,只需要一层就够了。

3.激活模型

model.compile来激活模型,参数中,误差函数用的是 mse均方误差;优化器用的是 sgd 随机梯度下降法。

4.训练模型

训练的时候用 model.train_on_batch 一批一批的训练 X_train, Y_train。默认的返回值是 cost,每100步输出一下结果。

5.验证模型

用到的函数是 model.evaluate,输入测试集的x和y,输出 cost,weights 和 biases。其中 weights 和 biases 是取在模型的第一层 model.layers[0] 学习到的参数。从学习到的结果你可以看到, weights 比较接近0.5,bias 接近 2。

Weights= [[ 0.49136472]]

biases= [ 2.00405312]

6.可视化学习结果

最后可以画出预测结果,与测试集的值进行对比。

二、完整代码

三、其他补充

1. numpy.linspace

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True,retstep=False,dtype=None)

返回等差序列,序列范围在(start,end),生成num个元素的np数组,如果endpoint为False,则生成num+1个但是返回num个,retstep=True则在其后返回步长.

 

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这个大佬什么都没有留下。