标签：plt 分类 DNN Xnew print Keras model
#Keras之DNN：基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_proba)利用DNN实现分类预测概率——DIY二分类数据集&预测新数据点
目录
输出结果
实现代码
# coding:utf-8
#Keras之DNN：基于Keras(sigmoid+binary_crossentropy+predict_proba)利用DNN实现分类预测概率——DIY二分类数据集&预测新数据点
# 生成二分类数据集
X, y = make_blobs(n_samples=100, centers=2, n_features=2, random_state=1)
print(X,y)
Xa=[]
Xb=[]
for i in range(0,len(X)):
Xa.append(X[i][0])
Xb.append(X[i][1])
print('a',Xa)
print('b',Xb)
plt.scatter(Xa,Xb,marker='o',c='',edgecolors='g')#edgecolors是控制圆圈的边缘颜色，c是控制圆心的颜色，c=''就是空心
scalar = MinMaxScaler()
scalar.fit(X)
X = scalar.transform(X)
# 定义并拟合最终模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=500, verbose=0)
#T1、单个预测，新的未知数据实例
Xnew = array([[0.89337759, 0.65864154]])
# 作出预测
ynew = model.predict_proba(Xnew)
print(Xnew,ynew)
plt.scatter(Xnew[0][0],Xnew[0][1],marker='^',c='',edgecolors='b')#edgecolors是控制圆圈的边缘颜色，c是控制圆心的颜色，c=''就是空心
plt.title('Keras-DNN—Single: Binary classification——Jason Niu')
plt.show()
# #T2、多个预测，新的未知数据实例
# Xnew, _ = make_blobs(n_samples=3, centers=2, n_features=2, random_state=1)
# Xnew = scalar.transform(Xnew)
# print(Xnew)
# # 作出预测
# ynew = model.predict_proba(Xnew)
# # 显示输入和输出
# Xnew_x=[]
# Xnew_y=[]
# for i in range(len(Xnew)):
# print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i]))
# Xnew_x.append(Xnew[i][0])
# Xnew_y.append(Xnew[i][1])
# plt.scatter(Xnew_x,Xnew_y,marker='.',c='',edgecolors='r')#edgecolors是控制圆圈的边缘颜色，c是控制圆心的颜色，c=''就是空心
# plt.title('Keras-DNN—Multiple: Binary classification——Jason Niu')
# plt.show()
标签：plt,分类,DNN,Xnew,print,Keras,model 来源： https://blog.51cto.com/u_14217737/2906633
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。