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神经网络实验报告陈诺1

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实际上，可以用稍微不同的法对数据进划分：将样本按3：1的比例分割为6093个训练集和2031个测试集：from sklearn.model_selection

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华东师范大学数据学院实践报告

课程名称：专业英语

年级：大二

指导教师：周烜

姓名：陈诺

上机实践名称：手搭神经网络

学号： 10175501112

上机实践日期：2019.6

一、目的

利用 python 手搭神经网络

二、内容与设计思想

本次作业名称：Neural Network Practice

作业内容：本次作业主要是希望通过实践，加深大家对于神经网络的理解。

作业的数据集：

https://www.kaggle.com/uciml/mushroom-classification#mushrooms.csv

Classification data Sources，作业内容主要是对收集的 Mushroom 数据进行

分类，判断是否有毒，具体的数据格式

以及详细要求参考以上链接。

作业要求：使用自己搭建的人工神经网络模型完成 Classification 任务，并

且对模型进行不断优化，将准确率提升到极

限。希望同学们自己动手搭建神经网络。代码实现可以参考教科书中的手

写数字识别样例代码 neural-networksand-

deep-learning。不推荐使用已有的集成 Machine Learning 库，⽐如：keras，

sklearn 等。目的是让大家深入

体会神经网络的构造细节。

提交材料：

1. 报告一份，描述神经网络的构建过程、优化过程、参数选择的考虑、

以及心得体会。

2. 代码一份。

提交时间：7 月 4 日

参考资料：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/index.html

三、使用环境

Python3.7

四、实验过程

首先要进行数据处理，这里将毒蘑菇置 0 不毒置 1，并将参数映射到 0-1 范围内，

使参数相对联系较为紧密。

由于其中有一列缺失‘？’值较多，故不失一般性，将此参数删去，数据大小变

为 8124*22。

data=data.drop('stalk-root',axis=1)#缺省太多的特征不去考虑

顺便提一下，它共有 8124 个样本。实际上，可以用稍微不同的�法对数据进�

划分：

将样本按 3：1 的比例分割为 6093 个训练集和 2031 个测试集：

from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = datanp[:, 1:], datanp[:, 0]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0)

以下是加在数据的细节：

import pickle

import gzip

# def load_data():

# f = gzip.open('../data/mnist.pkl.gz', 'rb')

# training_data, validation_data, testing_data = pickle.load(f,encoding='bytes')

def load_data_wrapper(train_data,test_data):

"""Return a tuple containing ``(training_data, validation_data,

test_data)``. Based on ``load_data``, but the format is more

convenient for use in our implementation of neural networks.

In particular, ``training_data`` is a list containing 50,000

2-tuples ``(x, y)``. ``x`` is a 784-dimensional numpy.ndarray

containing the input image. ``y`` is a 10-dimensional

numpy.ndarray representing the unit vector corresponding to the

correct digit for ``x``.

``validation_data`` and ``test_data`` are lists containing 10,000

2-tuples ``(x, y)``. In each case, ``x`` is a 784-dimensional

numpy.ndarry containing the input image, and ``y`` is the

corresponding classification, i.e., the digit values (integers)

corresponding to ``x``.

Obviously, this means we're using slightly different formats for

the training data and the validation / test data. These formats

turn out to be the most convenient for use in our neural network

code."""

tr_d, te_d = train_data,test_data

training_inputs = [np.reshape(x, (21, 1)) for x in tr_d[0]]

training_results = [vectorized_result(y) for y in tr_d[1]]

training_data = zip(training_inputs, training_results)

test_inputs = [np.reshape(x, (21, 1)) for x in te_d[0]]

test_results = [vectorized_result(y) for y in te_d[1]]

test_data = zip(test_inputs, test_results)

training_data=list(training_data)

test_data=list(test_data)

return (training_data,test_data)

def vectorized_result(j):

"""Return a 10-dimensional unit vector with a 1.0 in the jth

position and zeroes elsewhere. This is used to convert a digit

(0,1) into a corresponding desired output from the neural

network."""

e = np.zeros((2, 1))

e[j] = 1.0

return e

其将 train_data,test_data 变换成为我们需要的格式。

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