Coursera Machine LearningをPythonで実装 - [Week4]ニューラルネットワーク(1) [4]ニューラルネットワーク、組み込み

ex3_nn_builtin.py

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.io import loadmat
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# データの読み込み
def load_data1():
    data = loadmat("ex3data1")
    # yが元データだと5000x1の行列なので、ベクトルに変換する
    return np.array(data['X']), np.ravel(np.array(data['y']))

X_data, y = load_data1()
m = len(X_data[:, 1])

# 分類器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(26, ), solver="adam", random_state=114514, max_iter=10000)
clf.fit(X_data, y)

# 切片と係数のデータ型はlist
for idx, (intercept, coef) in enumerate(zip(clf.intercepts_, clf.coefs_)):
    print("第",idx,"層")
    print(" 切片 =", intercept.shape)
    print(" 係数 =", coef.shape)
    print(coef)
print("")
print("訓練データの精度 :",clf.score(X_data, y)*100)