120 практических задач. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

      Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),

      MaxPooling2D((2, 2)),

      Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),

      MaxPooling2D((2, 2)),

      Flatten(),

      Dense(64, activation='relu'),

      Dense(10, activation='softmax')

      ])

      model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

      return model

      # Создание и обучение нескольких моделей

      models = [create_model() for _ in range(3)]

      for model in models:

      model.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.1)

      ```

      Ансамблирование моделей

      ```python

      import numpy as np

      def ensemble_predict(models, X):

      predictions = [model.predict(X) for model in models]

      return np.mean(predictions, axis=0)

      # Прогнозирование и оценка точности

      y_pred = ensemble_predict(models, X_test)

      y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)

      y_test_classes = np.argmax(y_test, axis=1)

      accuracy = np.mean(y_pred_classes == y_test_classes)

      print(f'Точность ансамблевой модели: {accuracy:.4f}')

      ```

      Пояснение:

      1. Bagging: Random Forest:

      – Обучение множества решающих деревьев на различных подвыборках данных и объединение их предсказаний.

      2. Boosting: Gradient Boosting:

      – Построение серии моделей, каждая из которых исправляет ошибки предыдущей.

      3. Voting Classifier:

      – Объединение предсказаний нескольких моделей с использованием голосования.

      4. Ансамбль с использованием Keras:

      – Создание и обучение нескольких моделей нейронных сетей.

      – Объединение их предсказаний путем усреднения.

      Ансамблевые методы позволяют повысить точность предсказаний за счет комбинирования нескольких моделей, что снижает вероятность ошибки и повышает устойчивость модели к различным типам данных.

      11. Классификация новостных статей с использованием RNN

      – Задача: Категоризация текстов новостей.

      Для классификации новостных статей с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) используются модели, способные учитывать последовательный характер текстовой информации. В данном случае мы рассмотрим задачу категоризации текстов новостей, где каждая статья должна быть отнесена к определенной категории на основе её содержания.

      Построение модели RNN для классификации новостных статей

      1. Подготовка данных

      Прежде чем начать построение модели, необходимо подготовить данные:

      – Загрузить и предобработать тексты новостных статей.

      – Преобразовать тексты в числовой формат, который может быть обработан моделью RNN.

      – Разделить данные на обучающую и тестовую выборки.

      2. Построение модели RNN

      Для классификации текстов можно использовать следующую архитектуру RNN:

      – Embedding Layer: Преобразует слова в векторные представления.

      – RNN Layer (LSTM или GRU): Обрабатывает последовательность слов, учитывая их контекст.

      – Полносвязные слои: Используются для объединения выходов RNN и предсказания категории новости.

      Пример кода на Keras для построения модели:

      ```python

      import numpy as np

      from СКАЧАТЬ