使用Keras实现简单线性回归模型操作

神经网络可以用来模拟回归问题 (regression)，实质上是单输入单输出神经网络模型，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入 x 的输出值。

一、详细解读

我们通过这个简单的例子来熟悉keras构建神经网络的步骤：

1.导入模块并生成数据

首先导入本例子需要的模块，numpy、matplotlib、和keras.models、keras.layers模块。sequential是多个网络层的线性堆叠，可以通过向sequential模型传递一个layer的list来构造该模型，也可以通过.add()方法一个个的将layer加入模型中。layers.dense 意思是这个神经层是全连接层。

2.建立模型

然后用 sequential 建立 model，再用 model.add 添加神经层，添加的是 dense 全连接神经层。参数有两个，（注意此处keras 2.0.2版本中有变更）一个是输入数据的维度，另一个units代表神经元数，即输出单元数。如果需要添加下一个神经层的时候，不用再定义输入的纬度，因为它默认就把前一层的输出作为当前层的输入。在这个简单的例子里，只需要一层就够了。

3.激活模型

model.compile来激活模型，参数中，误差函数用的是 mse均方误差；优化器用的是 sgd 随机梯度下降法。

4.训练模型

训练的时候用 model.train_on_batch 一批一批的训练 x_train, y_train。默认的返回值是 cost，每100步输出一下结果。

5.验证模型

用到的函数是 model.evaluate，输入测试集的x和y，输出 cost，weights 和 biases。其中 weights 和 biases 是取在模型的第一层 model.layers[0] 学习到的参数。从学习到的结果你可以看到, weights 比较接近0.5，bias 接近 2。

weights= [[ 0.49136472]]

biases= [ 2.00405312]

6.可视化学习结果

最后可以画出预测结果，与测试集的值进行对比。

二、完整代码

import numpy as np
np.random.seed(1337) 
from keras.models import sequential
from keras.layers import dense
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 生成数据
x = np.linspace(-1, 1, 200) #在返回（-1, 1）范围内的等差序列
np.random.shuffle(x) # 打乱顺序
y = 0.5 * x + 2 + np.random.normal(0, 0.05, (200, )) #生成y并添加噪声
# plot
plt.scatter(x, y)
plt.show()
 
x_train, y_train = x[:160], y[:160]  # 前160组数据为训练数据集
x_test, y_test = x[160:], y[160:]  #后40组数据为测试数据集
 
# 构建神经网络模型
model = sequential()
model.add(dense(input_dim=1, units=1))
 
# 选定loss函数和优化器
model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')
 
# 训练过程
print('training -----------')
for step in range(501):
 cost = model.train_on_batch(x_train, y_train)
 if step % 50 == 0:
  print("after %d trainings, the cost: %f" % (step, cost))
 
# 测试过程
print('\ntesting ------------')
cost = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=40)
print('test cost:', cost)
w, b = model.layers[0].get_weights()
print('weights=', w, '\nbiases=', b)
 
# 将训练结果绘出
y_pred = model.predict(x_test)
plt.scatter(x_test, y_test)
plt.plot(x_test, y_pred)
plt.show()

三、其他补充

1. numpy.linspace

numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=true,retstep=false,dtype=none)

返回等差序列,序列范围在(start,end),生成num个元素的np数组,如果endpoint为false,则生成num+1个但是返回num个,retstep=true则在其后返回步长.

>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=false)
array([ 2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8])
>>> np.linspace(2.0, 3.0, num=5, retstep=true)
(array([ 2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)

以上这篇使用keras实现简单线性回归模型操作就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。