Pythonのsklearnメソッド　neural_network

scikit-learn（sklearn）のneural_networkモジュールは、ニューラルネットワークを実装するためのクラスや関数を提供します。ニューラルネットワークは、深層学習（Deep Learning）の基本的なモデルであり、パターン認識、画像分類、自然言語処理、回帰など、さまざまな機械学習タスクに使用できます。以下は、neural_networkモジュールで提供される主要なクラスと関数のいくつかです：

  1. MLPClassifier: MLPClassifierは、多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron, MLP）を実装するためのクラスです。MLPは、多クラス分類タスクや2値分類タスクに使用できます。

    python
    from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# MLP分類器のインスタンス化
mlp_classifier = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=500)

# モデルをトレーニング
mlp_classifier.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = mlp_classifier.predict(X_test)

  2. MLPRegressor: MLPRegressorは、回帰タスク向けの多層パーセプトロンを実装するためのクラスです。連続値の目標変数を予測するために使用します。

    python
    from sklearn.neural_network import MLPRegressor

# MLP回帰モデルのインスタンス化
mlp_regressor = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=500)

# モデルをトレーニング
mlp_regressor.fit(X_train, y_train)

# 予測
y_pred = mlp_regressor.predict(X_test)

  3. 関数近似（Function Approximation）: neural_networkモジュールは、関数近似タスクにも使用できます。カスタムの活性化関数、層の数、およびニューロン数を指定できます。

  4. ディープラーニング（Deep Learning）: neural_networkモジュールは、ディープラーニングモデルの基本的な要素を提供します。ただし、深層学習タスクに特化したライブラリとしては、TensorFlowやPyTorchなどのライブラリを使用することが一般的です。

これらのクラスを使用することで、ニューラルネットワークモデルを構築してトレーニングし、さまざまな機械学習タスクに適用できます。ただし、深層学習タスクに取り組む場合、sklearn以外の専門的な深層学習ライブラリを検討することが一般的です。

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Posted by ぼっち