Нейросети начало

Оценка качества модели: после завершения обучения необходимо проверить качество работы модели на проверочной выборке. В этом случае используется метрика, которая определяет, насколько точно модель предсказывает значения.

Финальное тестирование: после того, как модель успешно прошла проверку на проверочной выборке, ее необходимо протестировать на новых, ранее не виденных данных. Это поможет определить, насколько хорошо модель справляется с задачей.

Оптимизация модели: если результаты не удовлетворительны, можно произвести оптимизацию модели.

Это может включать в себя изменение архитектуры нейросети, выбор другой функции потерь, изменение гиперпараметров или использование другого метода оптимизации.

Конечный код, который выполняет все этапы обучения нейросети, может выглядеть примерно так:

# Подготовка данных

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Определение архитектуры нейросети

from keras.

models import Sequential

from keras.layers import Dense

model = Sequential()

model.add(Dense(32, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))

model.add(Dense(16, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='linear'))

# Инициализация весов

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

# Обучение нейросети

model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# Оценка качества модели

score = model.

evaluate(X_test, y_test)

# Финальное тестирование

y_pred = model.predict(X_new_data)

# Оптимизация модели

model = Sequential()

model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))

model.add(Dense(32, activation='relu'))

model.add(Dense(16, activation='relu'))

model.add(Dense(1, activation='linear'))

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

model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=64)

Комментарии к коду:

Первая строка импортирует функцию train_test_split из библиотеки Scikit-Learn для разделения данных на обучающую и проверочную выборки.

Далее определяется архитектура нейросети с помощью класса Sequential из библиотеки Keras. Мы создаем модель с двумя скрытыми слоями с 32 и 16 нейронами соответственно, а также одним выходным слоем. Функции активации для скрытых слоев задаются как ReLU, а для выходного слоя – linear (обычная линейная функция активации).