loss:损失函数mse:Mean Squared Error均方误差 model.compile(optimizer='sgd',loss='mse') 8.训练模型 forstepinrange(3001):#训练3001个批次,批次越多拟合度越好#每次训练一个批次cost=model.train_on_batch(x_data,y_data)#把数据分为几个批次,每次训练一个批次,此处将所有数据当作一个批次#每500个batch打...
最后一步是使用测试数据评估模型。score = model.evaluate（x_test，y_test，batch_size = 32）让我们尝试使用简单的线性回归 训练数据后，输出应如下所示 初始权重 Linear regression model is initialized with weights w: 0.37, b: 0.00 和最终的权重 Linear regression model is trained to have weight w:...
线性回归，即linear regression，是预测连续型目标变量的一种统计学习方法。Keras中的Sequential框架提供了一种构建和训练神经网络的便捷方式。在构建神经网络模型时，使用Dense层作为全连接层，它接收输入数据并进行非线性变换。在模型设计阶段，首先导入所需的模块，生成训练数据。数据生成包括生成随机点和噪音...
print('Linear regression model is initialized with weights w: %.2f, b: %.2f' % (w_init, b_init)) ## Linear regression model is initialized with weight w: -0.03, b: 0.00 ## 可以看到...
model = LinearRegressionModel()# 实例化模型 loss_fn = nn.MSELoss(size_average=True)# 定义损失函数,这里True表示会求平均 optimiser = optim.SGD(params=model.parameters(), lr=0.01)# 定义优化器 # --- # 定义变量 # --- X = t.Tensor(x).reshape(-1,1)# 输入 x 张量 # X = ...
model.add(Dense(4, activation="relu")) # check to see if the regression node should be added if regress: model.add(Dense(1, activation="linear")) # return our model return model 首先,我们将从 Keras 导入所有必要的模块。通过编写一个名为 create_mlp 的函数来定义 MLP 架构。 该函数接受两...
score=model.evaluate(x_test,y_test,batch_size=32) 让我们尝试使用简单的线性回归 图片.png 代码:https://github.com/china-testing/python-api-tesing/blob/master/practices/keras/linear.py 训练数据后,输出应如下所示 Figure_1.png 执行结果:
from sklearn.linear_model import LinearRegression default_fname = ("data/data_%s.csv" % strftime("%Y-%m-%d-%H.%M.%S", gmtime())) parser = OptionParser() parser.add_option("-d", "--duration", dest="duration", type='int', default=200, help="duration of the recording in seconds....
weights=model.layers[0].get_weights()w_init=weights[0][0][0]b_init=weights[1][0]print('Linear regression model is initialized with weights w: %.2f, b: %.2f'%(w_init,b_init)) 选择优化器和损失函数 代码语言:javascript 复制
plt.plot(np.sort(x_test), y_test_pred[np.argsort(x_test)], color='r', label='linear regression') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 预测面积为35平米的房屋租赁价格 result = model.predict(np.array([35])) ...