Classification multiclasse

Introduction à Deep Learning avec Keras

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

Lancer des fléchettes

Introduction à Deep Learning avec Keras

L'ensemble de données

Introduction à Deep Learning avec Keras

L'ensemble de données

Introduction à Deep Learning avec Keras

L'architecture

Introduction à Deep Learning avec Keras

L'architecture

Introduction à Deep Learning avec Keras

L'architecture

Introduction à Deep Learning avec Keras

La couche de sortie

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Modèle multiclasse

# Instantiate a sequential model
# ...

# Add an input and hidden layer
# ...

# Add more hidden layers
# ...

# Add your output layer
model.add(Dense(4, activation='softmax')
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Entropie croisée catégorielle

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

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Préparer un ensemble de données

import pandas as pd
from tensorflow.keras.utils import to_categorical

# Load dataset
df = pd.read_csv('data.csv')

# Turn response variable into labeled codes
df.response = pd.Categorical(df.response)
df.response = df.response.cat.codes

# Turn response variable into one-hot response vector
y = to_categorical(df.response)
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Encodage one-hot

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Passons à la pratique !

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