क्लासिफिकेशन मॉडल

Python में Deep Learning परिचय

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

क्लासिफिकेशन

'categorical_crossentropy' लॉस फंक्शन
लॉग लॉस जैसा: कम होना बेहतर
आसान डायग्नॉस्टिक्स के लिए compile स्टेप में metrics = ['accuracy'] जोड़ें
आउटपुट लेयर में हर आउटकम के लिए अलग नोड होता है, और 'softmax' एक्टिवेशन उपयोग करता है

डेटा पर त्वरित नज़र

केटेगोरिकल में रूपांतरण

क्लासिफिकेशन

from tensorflow.keras.utils import to_categorical

data = pd.read_csv('basketball_shot_log.csv')
predictors = data.drop(['shot_result'], axis=1).values
target = to_categorical(data['shot_result'])

model = Sequential()
model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(predictors, target)

क्लासिफिकेशन

Epoch 1/10
128069/128069 [==============================] - 4s - loss: 0.7706 - acc: 0.5759
Epoch 2/10
128069/128069 [==============================] - 5s - loss: 0.6656 - acc: 0.6003
Epoch 3/10
128069/128069 [==============================] - 6s - loss: 0.6611 - acc: 0.6094
Epoch 4/10
128069/128069 [==============================] - 7s - loss: 0.6584 - acc: 0.6106
Epoch 5/10
128069/128069 [==============================] - 7s - loss: 0.6561 - acc: 0.6150
Epoch 6/10
128069/128069 [==============================] - 9s - loss: 0.6553 - acc: 0.6158
Epoch 7/10
128069/128069 [==============================] - 9s - loss: 0.6543 - acc: 0.6162
Epoch 8/10
128069/128069 [==============================] - 9s - loss: 0.6538 - acc: 0.6158
Epoch 9/10
128069/128069 [==============================] - 10s - loss: 0.6535 - acc: 0.6157
Epoch 10/10
128069/128069 [==============================] - 10s - loss: 0.6531 - acc: 0.6166

अभ्यास करते हैं!

Python में Deep Learning परिचय