Una red Neuronal para aprendizaje supervisado usando Scikit-learn
Posted on lun 12 febrero 2018 in Tutorial de Python • 3 min read
Continuando con los artículos sobre Redes Neuronales, en este caso se usará la librería Scikit-learn.
Lo primero es instalar scikit-learn en Linux con pip:
pip3 install scikit-learn
Se tendrán dos ejemplos, el primero es entrenar la red neuronal con la tabla de la verdad de XOR y ver que devuelve la red, el segundo ejercicio es tomando los datos del artículo anterior (construir una red neuronal en pocos minutos) y ver si se logra el mismo resultado.
La resolución de XOR se hará con el algoritmo de K nearest neighbor algorithm y también se usará multi-layer perceptron Classifier con backpropagation (redes neuronales supervisadas).
Se crea una red neuronal clasificador para evaluar la tabla de la verdad para XOR
In [1]:
#Se importa Numpy, MLPCCLassifier y KNeighborsClassifier
import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
In [2]:
#un Arreglo con la tabla de la verdad
# 0 0
# 0 1
# 1 0
# 1 1
xs = np.array([
0, 0,
0, 1,
1, 0,
1, 1
]).reshape(4, 2)
In [3]:
# Se muestra el arreglo
xs
Out[3]:
array([[0, 0],
[0, 1],
[1, 0],
[1, 1]])
In [4]:
#Se muestra un arreglo conel resultado de hacer un XOR
ys = np.array([0, 1, 1, 0]).reshape(4,)
In [5]:
ys
Out[5]:
array([0, 1, 1, 0])
In [6]:
#Se crea el clasificador con la función de activación relu,con 10k iteraciones y tiene capaz ocultas 4,2
model = MLPClassifier(activation='tanh', max_iter=10000, hidden_layer_sizes=(4,2))
In [7]:
#Se entrena la red neuronal pasando los arreglos de entrada y de salida
model.fit(xs, ys)
Out[7]:
MLPClassifier(activation='tanh', alpha=0.0001, batch_size='auto', beta_1=0.9,
beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08,
hidden_layer_sizes=(4, 2), learning_rate='constant',
learning_rate_init=0.001, max_iter=10000, momentum=0.9,
nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=None,
shuffle=True, solver='adam', tol=0.0001, validation_fraction=0.1,
verbose=False, warm_start=False)
In [8]:
print('prediccion:', model.predict(xs)) # salida 0110
prediccion: [0 1 1 0]
In [9]:
print('Se espera:', np.array([0, 1, 1, 0]))
Se espera: [0 1 1 0]
Datos de entrada y salida del artículo anterior
Entrada Salida
001 0
111 1
101 1
011 0
100 ?
In [10]:
#Se importa de numpy array
from numpy import array
In [11]:
#Datos de entrada y de salida
datos_entrada = array([[0, 0, 1], [1, 1, 1], [1, 0, 1], [0, 1, 1]]).reshape(4, 3)
datos_salida = array([[0, 1, 1, 0]]).reshape(4, )
In [12]:
#En este caso se usa KNeighborsClassifier con 2 capaz
KNC = KNeighborsClassifier(n_neighbors= 2)
In [13]:
KNC.fit(datos_entrada,datos_salida)
Out[13]:
KNeighborsClassifier(algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski',
metric_params=None, n_jobs=1, n_neighbors=2, p=2,
weights='uniform')
In [14]:
#Se predice el valor de 1,0,0 que da como resultado el mismo del artículo anterior.
print(KNC.predict([[1, 0,0]]))
[1]
In [15]:
#Se crea la red de nuevo pero ahora con PLPCCLassifier.
#Se crea el clasificador con la función de activación relu,con 10k iteraciones y tiene capaz ocultas 4,2
KNC = MLPClassifier(activation='tanh', max_iter=10000, hidden_layer_sizes=(4,2))
In [16]:
#Se entrena la red neuronal pasando los arreglos de entrada y de salida
KNC.fit(datos_entrada, datos_salida)
Out[16]:
MLPClassifier(activation='tanh', alpha=0.0001, batch_size='auto', beta_1=0.9,
beta_2=0.999, early_stopping=False, epsilon=1e-08,
hidden_layer_sizes=(4, 2), learning_rate='constant',
learning_rate_init=0.001, max_iter=10000, momentum=0.9,
nesterovs_momentum=True, power_t=0.5, random_state=None,
shuffle=True, solver='adam', tol=0.0001, validation_fraction=0.1,
verbose=False, warm_start=False)
In [17]:
print(KNC.predict([[1, 0,0]]))
[1]
El resultado es el mismo usando dos tipos distintas de redes neuronales, para el caso del multi-layer perceptron se usó la función de activación tanh.
¡Haz tu donativo! Si te gustó el artículo puedes realizar un donativo con Bitcoin (BTC) usando la billetera digital de tu preferencia a la siguiente dirección: 17MtNybhdkA9GV3UNS6BTwPcuhjXoPrSzV
O Escaneando el código QR desde la billetera:
