Создал простую искусственную нейронную сеть с использованием TensorFlow и Keras, которая классифицирует органические соединения как мускусные или не мускусные.
Цель
Разработать модель глубокого обучения, которая классифицирует органические соединения как мускусные или не мускусные, используя язык программирования python и библиотеки глубокого обучения.
Предпосылки
Прежде чем приступить к работе, вы должны хорошо понимать:
- Язык программирования Python
- Библиотеки глубокого обучения (Tensorflow, Keras)
Набор данных
Ссылка для загрузки набора данных:
получить данные
вне
--2021-07-06 11:17:20-- https://cainvas-static.s3.amazonaws.com/media/user_data/vomchaithany/musk.csv Resolving cainvas-static.s3.amazonaws.com (cainvas-static.s3.amazonaws.com)... 52.219.160.35 Connecting to cainvas-static.s3.amazonaws.com (cainvas-static.s3.amazonaws.com)|52.219.160.35|:443... connected. HTTP request sent, awaiting response... 304 Not Modified File ‘musk.csv’ not modified on server. Omitting download.
Импортируйте необходимые библиотеки
Загрузите данные
вне
Предварительная обработка данных
Разделите данные для обучения и тестирования
вне
((4618, 166), (4618,))
Создайте, обучите и сохраните модель
вне
Epoch 1/15 145/145 [==============================] - 0s 3ms/step - loss: 0.4019 - accuracy: 0.8441 - val_loss: 0.2712 - val_accuracy: 0.9157 Epoch 2/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2232 - accuracy: 0.9309 - val_loss: 0.1938 - val_accuracy: 0.9444 Epoch 3/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1743 - accuracy: 0.9461 - val_loss: 0.1602 - val_accuracy: 0.9480 Epoch 4/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1454 - accuracy: 0.9530 - val_loss: 0.1333 - val_accuracy: 0.9601 Epoch 5/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1238 - accuracy: 0.9591 - val_loss: 0.1167 - val_accuracy: 0.9641 Epoch 6/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1095 - accuracy: 0.9632 - val_loss: 0.1033 - val_accuracy: 0.9682 Epoch 7/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0946 - accuracy: 0.9693 - val_loss: 0.0946 - val_accuracy: 0.9646 Epoch 8/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0848 - accuracy: 0.9725 - val_loss: 0.0859 - val_accuracy: 0.9717 Epoch 9/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0758 - accuracy: 0.9766 - val_loss: 0.0798 - val_accuracy: 0.9732 Epoch 10/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0700 - accuracy: 0.9783 - val_loss: 0.0737 - val_accuracy: 0.9737 Epoch 11/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0611 - accuracy: 0.9831 - val_loss: 0.0670 - val_accuracy: 0.9783 Epoch 12/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0548 - accuracy: 0.9842 - val_loss: 0.0622 - val_accuracy: 0.9803 Epoch 13/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0505 - accuracy: 0.9857 - val_loss: 0.0612 - val_accuracy: 0.9798 Epoch 14/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0452 - accuracy: 0.9861 - val_loss: 0.0564 - val_accuracy: 0.9823 Epoch 15/15 145/145 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.0404 - accuracy: 0.9883 - val_loss: 0.0546 - val_accuracy: 0.9828
Графики
потеря против потери проверки
вне
точность против точности проверки
вне
Точность нашей модели
вне
62/62 [==============================] - 0s 1ms/step - loss: 0.0546 - accuracy: 0.9828 [0.0546199269592762, 0.9828282594680786]
Предсказания
вне
array([[1.4935225e-03],
[6.3299501e-01],
[3.2852648e-03],
[7.9143688e-04],
[2.2959751e-04]], dtype=float32)
вне
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0]
вне
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0])
здесь мы видим, что прогнозируемые значения совпадают с фактическими значениями
отчет о классификации и тепловая карта
вне
precision recall f1-score support
0 0.99 0.99 0.99 1673
1 0.94 0.95 0.95 307
accuracy 0.98 1980
macro avg 0.96 0.97 0.97 1980
weighted avg 0.98 0.98 0.98 1980
Тепловая карта
вне
Ссылка для доступа к блокноту:
Вывод:
Мы обучили нашу простую ИНС с помощью TensorFlow и Keras для классификации мускусных и не мускусных соединений и получили точность 98%.
Ссылка на блокнот: Здесь
Фото: Ом Чайтанья В.
