plt 

 

cm_plot(y,yp).show() #显示混淆矩阵可视化结不雅 

大年夜图可以看出， 检测样本为34个， 猜测精确的个数为26个， 猜测精确率为76.4%， 猜测精确率较低， 是因为神经收集练习时须要较多样本， 而这里是因为练习数据较少造成的。

须要指出的是， 这里的案例比较简单，我们并没有推敲过拟呵９依υ?题。事实上，神经收集的拟合才能是很强的,轻易出现过拟合现象。跟传统的添加“处罚项”的做法不合， 今朝神经收集（尤其是深度神经收集）中风行的防止过拟合的办法是随机地让部分神经收集节点休眠,也就是dropout，dropout可参考文┞仿http://mp.weixin.qq.com/s/OB3xBKWHH1lAo-yBdlJVFg。

参考文献： 

编译模型时必须指明损掉函数和优化器，如不雅你须要的话，也可以本身定制损掉函数。Keras的一个核心理念就是简明易用同时，包管用户对Keras的绝对控制力度，用户可以根据本身的须要定制本身的模型、收集层，甚至修改源代码。

1、http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49123419

2、https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html

3、Python数据分析与发掘拭魅战

4、http://www.coin163.com/it/x7874130266141340969

5、http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/

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【义务编辑：庞桂玉 TEL：（010）68476606】

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本文标题：基础|认识机器学习中的逻辑回归、决策树、神经网络算法

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