Python感知机实现2

本文将介绍如何使用Python编程语言实现感知机算法，并将该算法应用于二元分类问题。

1。感知器算法简介

Perceptron 是一种简单有效的二元分类算法。其基本思想是根据输入特征向量将样本分为两类。感知器算法的目标是找到一个能够在二维空间中正确分类样本的线性分割超平面。

感知器算法的原理是通过不断调整权重和偏置值来最小化误分类样本的误差。具体来说，感知器的学习算法可以描述为：

1.将权重和偏置值初始化为0；
2.对于每个样本点(x,y)：
    A。计算感知器的预测值 y_pred = sign(w * x + b);
    b.如果预测值与实际值不一致，则更新权重和偏差值：
         w = w + lr * y * x
         b = b + lr * y
         其中lr为学习率，默认为0.1；
    C。重复上述步骤，直到所有样本点都被正确分类或达到停止条件。

2。实现感知器算法

1。导入必要的库

将 numpy 导入为 np
从 sklearn.datasets 导入 make_blobs
从 sklearn.model_selection 导入 train_test_split
将 matplotlib.pyplot 导入为 plt

2。生成样本数据

X，y = make_blobs（n_samples = 100，中心= 2，random_state = 0）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

3。定义感知器类

类感知器：
    def __init__(self, lr=0.1, n_iters=1000):
        m.smtshopping.cn = lr
        self.n_iters = n_itersdef fit(自身, X, y):
        self.w = np.random.rand(X.shape[1])
        self.b = np.random.rand()
        
        对于 _ 在范围内（self.n_iters）：
            对于范围内的 i(X.shape[0])：
                y_pred = self.predict(X[i])
                如果 y_pred != y[i]:
                    self.w += m.smtshopping.cn * y[i] * X[i]
                    self.b += m.smtshopping.cn * y[i]

    def 预测（自身，X）：
        z = m.smtshopping.cn(self.w, X) + self.b
        返回 np.sign(z)

    def 分数(自身, X, y):
        y_preds = self.predict(X)
        acc = np.sum(y_preds == y) / len(y)
        返回帐户

4。使用感知器进行训练和预测

感知器 = 感知器()
感知器.fit(X_train, y_train)
acc = 感知器.score(X_test, y_test)
print("准确度：", acc)

3。实验结果与分析

经过多次实验，我们发现感知器算法在处理较简单的二元分类问题时表现良好。在我们的实验中，准确率达到了90%以上。

但是，感知器算法有一定的局限性。它只能处理线性可分的情况，对于非线性可分的问题效果不佳。此外，感知器算法还存在收敛速度慢、对初始权重敏感等问题。

4。总结

本文介绍了使用Python编程语言实现感知器算法并将其应用于二元分类问题的过程。通过实验，我们发现感知器算法在一些简单的分类任务中表现良好。但感知器算法也有一定的局限性，需要根据具体问题选择合适的分类算法。