Использование MLPClassifier для построения нейронной сети для прогнозирования нескольких выходов - PullRequest
0 голосов
/ 10 июня 2019

Я сейчас реализую MLPClassifier, чтобы попробовать нейронную сеть, но я не уверен, смогу ли я вывести несколько классов в качестве вывода. Вот мой вывод:

y = array([1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 1], dtype=int64)

Я пытаюсь создать несколько классов (1,2,3) и хочу проверить, могу ли я прогнозировать с помощью нейронной сети.

Я не уверен, что я на правильном пути.

Могу ли я поставить только один двоичный выход, например [0,1], или я могу поставить несколько выходов, которые может предсказать нейронная сеть?

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.70, random_state=0)
mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs',random_state=0, hidden_layer_sizes[1],alpha=0.001,max_iter=100)
mlp.fit(X_train, y_train)
y_pred=mlp.predict(X_test)

1 Ответ

0 голосов
/ 10 июня 2019

Почему бы вам не попробовать распечатать y_pred, чтобы показать, выполняет ли классификатор мультиклассовую классификацию или двоичную классификацию? Я думаю, что это выполнит мультиклассовую классификацию.

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...