# iris_classification_BPNeuralNetwork
>这是一个基于bp神经网络实现鸢尾花分类的算法。
> 本文用Python实现了BP神经网络分类算法,根据鸢尾花的4个特征,实现3种鸢尾花的分类。
> 算法参考文章:[纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型](https://yq.aliyun.com/articles/614411?utm_content=m_1000007130#)
iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 **bpnn_V1数据集** 文件夹中的数据
iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 **bpnn_V2数据集** 文件夹中的数据
iris_data_classification_knn.py 需使用 **原始数据集** 文件夹中的数据
iris_data_cluster_sklearn.py 需使用 **sklearn数据集** 文件夹中的数据
不同数据集里数据都是一样的,只是为了程序使用方便而做了一些格式的变动。
---
**2020.07.21更新:** 增加了分类结果可视化result_visualization。
**2020.07.09更新:** 完善代码中取数据部分的操作。
---
## 1.数据准备
鸢尾花数据集包含4种特征,萼片长度(Sepal Length)、萼片宽度(Sepal Width)、花瓣长度(Petal Length)和花瓣宽度(Petal Width),以及3种鸢尾花Versicolor、Virginica和Setosa。
数据集共151行,5列:
- 第1行是数据说明,“150”表示共150条数据;“4”表示特征数;“setosa、versicolor、virginica”是三类花的名字
- 第2行至第151行是150条数据
- 第1至4列是Sepal Length、Sepal Width、Petal Length、Petal
Width 4个特征
- 第5列是花的类别,用0、1、2表示
![iris数据集](https://img-blog.csdnimg.cn/20191227134604250.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21pY2hhZWxfZjIwMDg=,size_16,color_FFFFFF,t_70)为方便起见,需要对数据集稍作处理:
1. 将150条数据分隔为两个文件,前120条另存为`iris_training.csv`,即训练集;后30条另存为`iris_test.csv`,即测试集;
2. 训练集和测试集都删去第1行;
3. 训练集和测试集都删去原来的最后1列,并新增加3列,目的是用3列来表示鸢尾花的分类:如果原来最后一列是0,则新增加的3列为(0,0,0);如果原来最后一列是1,则新增加的3列为(0,1,0);如果原来最后一列是2,则新增加的3列为(0,0,1)。
![iris训练集](https://img-blog.csdnimg.cn/20191227141640748.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21pY2hhZWxfZjIwMDg=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
## 2.算法实现
[纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型](https://yq.aliyun.com/articles/614411?utm_content=m_1000007130#) 这篇文章中讲解得更为详细。本人对代码做了略微的修改,并增加了评估模型准确率的`predict()`函数。
**以下代码对应的是iris_data_classification_bpnn_V2.py文件**
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.plotting import radviz
'''
构建一个具有1个隐藏层的神经网络,隐层的大小为10
输入层为4个特征,输出层为3个分类
(1,0,0)为第一类,(0,1,0)为第二类,(0,0,1)为第三类
'''
# 1.初始化参数
def initialize_parameters(n_x, n_h, n_y):
np.random.seed(2)
# 权重和偏置矩阵
w1 = np.random.randn(n_h, n_x) * 0.01
b1 = np.zeros(shape=(n_h, 1))
w2 = np.random.randn(n_y, n_h) * 0.01
b2 = np.zeros(shape=(n_y, 1))
# 通过字典存储参数
parameters = {'w1': w1, 'b1': b1, 'w2': w2, 'b2': b2}
return parameters
# 2.前向传播
def forward_propagation(X, parameters):
w1 = parameters['w1']
b1 = parameters['b1']
w2 = parameters['w2']
b2 = parameters['b2']
# 通过前向传播来计算a2
z1 = np.dot(w1, X) + b1 # 这个地方需注意矩阵加法:虽然(w1*X)和b1的维度不同,但可以相加
a1 = np.tanh(z1) # 使用tanh作为第一层的激活函数
z2 = np.dot(w2, a1) + b2
a2 = 1 / (1 + np.exp(-z2)) # 使用sigmoid作为第二层的激活函数
# 通过字典存储参数
cache = {'z1': z1, 'a1': a1, 'z2': z2, 'a2': a2}
return a2, cache
# 3.计算代价函数
def compute_cost(a2, Y, parameters):
m = Y.shape[1] # Y的列数即为总的样本数
# 采用交叉熵(cross-entropy)作为代价函数
logprobs = np.multiply(np.log(a2), Y) + np.multiply((1 - Y), np.log(1 - a2))
cost = - np.sum(logprobs) / m
return cost
# 4.反向传播(计算代价函数的导数)
def backward_propagation(parameters, cache, X, Y):
m = Y.shape[1]
w2 = parameters['w2']
a1 = cache['a1']
a2 = cache['a2']
# 反向传播,计算dw1、db1、dw2、db2
dz2 = a2 - Y
dw2 = (1 / m) * np.dot(dz2, a1.T)
db2 = (1 / m) * np.sum(dz2, axis=1, keepdims=True)
dz1 = np.multiply(np.dot(w2.T, dz2), 1 - np.power(a1, 2))
dw1 = (1 / m) * np.dot(dz1, X.T)
db1 = (1 / m) * np.sum(dz1, axis=1, keepdims=True)
grads = {'dw1': dw1, 'db1': db1, 'dw2': dw2, 'db2': db2}
return grads
# 5.更新参数
def update_parameters(parameters, grads, learning_rate=0.4):
w1 = parameters['w1']
b1 = parameters['b1']
w2 = parameters['w2']
b2 = parameters['b2']
dw1 = grads['dw1']
db1 = grads['db1']
dw2 = grads['dw2']
db2 = grads['db2']
# 更新参数
w1 = w1 - dw1 * learning_rate
b1 = b1 - db1 * learning_rate
w2 = w2 - dw2 * learning_rate
b2 = b2 - db2 * learning_rate
parameters = {'w1': w1, 'b1': b1, 'w2': w2, 'b2': b2}
return parameters
# 6.模型评估
def predict(parameters, x_test, y_test):
w1 = parameters['w1']
b1 = parameters['b1']
w2 = parameters['w2']
b2 = parameters['b2']
z1 = np.dot(w1, x_test) + b1
a1 = np.tanh(z1)
z2 = np.dot(w2, a1) + b2
a2 = 1 / (1 + np.exp(-z2))
# 结果的维度
n_rows = y_test.shape[0]
n_cols = y_test.shape[1]
# 预测值结果存储
output = np.empty(shape=(n_rows, n_cols), dtype=int)
for i in range(n_rows):
for j in range(n_cols):
if a2[i][j] > 0.5:
output[i][j] = 1
else:
output[i][j] = 0
print('预测结果:')
print(output)
print('真实结果:')
print(y_test)
count = 0
for k in range(0, n_cols):
if output[0][k] == y_test[0][k] and output[1][k] == y_test[1][k] and output[2][k] == y_test[2][k]:
count = count + 1
else:
print(k)
acc = count / int(y_test.shape[1]) * 100
print('准确率:%.2f%%' % acc)
return output
# 建立神经网络
def nn_model(X, Y, n_h, n_input, n_output, num_iterations=10000, print_cost=False):
np.random.seed(3)
n_x = n_input # 输入层节点数
n_y = n_output # 输出层节点数
# 1.初始化参数
parameters = initialize_parameters(n_x, n_h, n_y)
# 梯度下降循环
for i in range(0, num_iterations):
# 2.前向传播
a2, cache = forward_propagation(X, parameters)
# 3.计算代价函数
cost = compute_cost(a2, Y, parameters)
# 4.反向传播
grads = backward_propagation(parameters, cache, X, Y)
# 5.更新参数
parameters = update_parameters(parameters, grads)
# 每1000次迭代,输出一次代价函数
if print_cost and i % 1000 == 0:
print('迭代第%i次,代价函数为:%f' % (i, cost))
return parameters
# 结果可视化
# 特征有4个维度,类别有1个维度,一共5个维度,故采用了RadViz图
def result_visualization(x_test, y_test, result):
cols = y_test.shape[1]
y = []
pre = []
# 反转换类别的独热编码
for i in range(cols):
if y_test[0][i] == 0 and y_test[1][i] == 0 and y_test[2][i] == 1:
y.append('setosa')
elif y_test[0][i] == 0 and y_test[1][i
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温馨提示
在机器学习领域中,“鸢尾花”是指一个经典的多类分类问题的数据集,称为“Iris dataset”或“安德森鸢尾花卉数据集”。该数据集最早由英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪(Ronald Fisher)于1936年收集并整理发表,包含了150个样本观测值,对应三种不同类型的鸢尾花(Setosa、Versicolor、Virginica),每种类型各50个样本。 每个样本有四个特征: 萼片长度(Sepal Length) 萼片宽度(Sepal Width) 花瓣长度(Petal Length) 花瓣宽度(Petal Width) 这些特征都是连续数值型变量,而目标变量则是鸢尾花所属的类别。鸢尾花数据集常被用作新手入门机器学习算法时的第一个实践项目,因为它数据量适中且易于理解,同时适用于多种监督学习算法,如逻辑回归、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树以及各种集成方法等。
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基于bp神经网络实现鸢尾花的分类.zip (22个子文件)
content
原始数据集
iris.csv 3KB
iris_data_decision_tree_sklearn.py 2KB
iris_data_knn_sklearn.py 2KB
iris_data_classification_bpnn_V2.py 8KB
.idea
vcs.xml 167B
misc.xml 186B
iris_classification_BPNeuralNetwork.iml 284B
inspectionProfiles
Project_Default.xml 9KB
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 322B
.gitignore 47B
bpnn_V2数据集
iris_training.csv 2KB
iris_test.csv 628B
iris_data_classification_bpnn_V1.py 8KB
sklearn数据集
iris.csv 3KB
iris_data_classification_knn.py 5KB
格式处理数据集
iris.csv 4KB
README.md 12KB
iris_data_cluster_sklearn.py 664B
KNN数据集
iris.csv 3KB
bpnn_V1数据集
iris_training.csv 2KB
iris_test.csv 562B
共 22 条
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生瓜蛋子
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