测试感知机
要使自定义的感知机模型达到最佳性能，需重点关注以下核心环节：
1. 模型必须经过严格的测试与性能评估
- 采用交叉验证确保结果可靠性
- 通过准确率、召回率等量化指标客观评估
2. 模型验证需基于真实标注数据进行测试
- 测试集应独立于训练数据
- 标注质量直接影响评估有效性
测试你的库
为验证自定义感知机学习库的性能表现，需生成新的未知数据点并测试模型预测结果的准确性：
// 测试未知数据
const counter = 500; // 测试样本数量
for (let i = 0; i < counter; i++) {
let x = Math.random() * xMax; // 生成随机x坐标
let y = Math.random() * yMax; // 生成随机y坐标
let guess = ptron.activate([x, y, ptron.bias]); // 获取感知机预测结果
let color = "black"; // 默认黑色分类
if (guess == 0) color = "blue"; // 预测为0时显示蓝色
plotter.plotPoint(x, y, color); // 绘制数据点
}错误计数
添加错误分类计数器，统计预测错误数量：
// 测试未知数据
const counter = 500; // 测试样本数量
let errors = 0; // 错误计数器
for (let i = 0; i < counter; i++) {
let x = Math.random() * xMax; // 随机x坐标
let y = Math.random() * yMax; // 随机y坐标
// 获取感知机预测结果
let guess = ptron.activate([x, y, ptron.bias]);
let color = "black"; // 默认分类颜色
if (guess == 0) color = "blue"; // 类别0标记为蓝色
// 绘制数据点
plotter.plotPoint(x, y, color);
// 检查预测是否正确
if ((y > f(x) && guess == 0) || (y < f(x) && guess == 1)) {
errors++; // 错误分类计数
}
}调优感知机
如何优化感知机性能？以下是调优建议：
1. 核心参数优化
- 学习率调整：采用自适应学习率策略（推荐范围0.001-0.1）
- 迭代次数优化：配合早停机制（early stopping）动态调整
- 权重初始化：使用Xavier或He初始化方法
2. 数据层面优化
- 训练数据增强：将样本量提升至基准值的3-5倍
- 特征工程优化：实施标准化（Standardization）处理
- 数据清洗：确保标注准确率≥99%
3. 算法增强方案
- 引入正则化项（L1/L2正则化）
- 实现批量训练（mini-batch）策略
- 添加动量（Momentum）优化
4. 评估体系构建
- 建立多维度评估指标（准确率/召回率/F1值）
- 实施k折交叉验证（推荐k=5或10）
- 设置基线模型对比测试
评论区 0
发表评论
教程介绍
机器学习是人工智能的子领域，通过算法让计算机从数据中自动学习规律，并做出预测或决策。
29
章节
131
阅读
0
评论
反馈提交成功
感谢您的反馈，我们将尽快处理您的反馈