神经网络在多分类问题中的应用

   作者简介：热爱数据分析，学习Python、Stata、SPSS等统计语言的小高同砚~
个人主页：小高要坚强的博客
当前专栏：Python之机器学习
本文内容：神经网络在多分类问题中的应用
作者“三要”格言：要坚强、要努力、要学习
  <hr> 目录
1. 引言
2.数据构造
3.分别数据集
4.神经网络实现多分类
4.1 训练与验证模型
5.模型保存与加载
6.终极评估模型
7.结论
<hr> 神经网络在分类使命中的应用越来越广泛，尤其是在图像识别、自然语言处理惩罚等领域。本文将先容怎样使用PyTorch构建一个简朴的神经网络来处理惩罚多分类问题。我们将通过一个实战案例，展示数据构造、模型训练、模型保存与加载、以及评估结果的整个过程。
1. 引言

多分类问题是机器学习中常见的一种使命，其目标是将样本分配到多个类别中的一个。与二分类问题相比，多分类问题必要更加复杂的模型和丧失函数。在本案例中，我们将使用合成数据集来演示多分类神经网络的构建和训练。
2.数据构造

我们首先创建一个合成数据集，包含三个类别的数据点。以下是构造数据的代码：

1. import torch
2. import matplotlib.pyplot as plt
3. import os
5. os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'] = 'True'  # 防止某些版本的Jupyter内核崩溃
7. # 数据构造
8. cluster = torch.ones(500, 2)  # 创建一个500行2列的张量
9. data0 = torch.normal(4 * cluster, 2)  # 类别0的数据，均值为4，标准差为2
10. data1 = torch.normal(-4 * cluster, 1)  # 类别1的数据，均值为-4，标准差为1
11. data2 = torch.normal(-8 * cluster, 1)  # 类别2的数据，均值为-8，标准差为1
13. label0 = torch.zeros(500)  # 类别0的标签
14. label1 = torch.ones(500)   # 类别1的标签
15. label2 = label1 * 2        # 类别2的标签
17. # 合并数据和标签
18. X = torch.cat((data0, data1, data2)).type(torch.FloatTensor)  # 合并数据点
19. y = to

复制代码

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。