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Python classifier.SoftmaxRegression类代码示例

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

本文整理汇总了Python中mlxtend.classifier.SoftmaxRegression的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python SoftmaxRegression类的具体用法?Python SoftmaxRegression怎么用?Python SoftmaxRegression使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的类代码示例或许可以为您提供帮助。



在下文中一共展示了SoftmaxRegression类的10个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于我们的系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: test_multi_logistic_regression_gd_acc

def test_multi_logistic_regression_gd_acc():
    lr = SoftmaxRegression(epochs=200,
                           eta=0.005,
                           minibatches=1,
                           random_seed=1)
    lr.fit(X, y)
    assert (y == lr.predict(X)).all()
开发者ID:rasbt,项目名称:mlxtend,代码行数:7,代码来源:test_softmax_regression.py


示例2: test_progress_2

def test_progress_2():
    lr = SoftmaxRegression(epochs=1,
                           eta=0.005,
                           minibatches=1,
                           print_progress=2,
                           random_seed=1)

    lr.fit(X_bin, y_bin)  # 0, 1 class
开发者ID:rasbt,项目名称:mlxtend,代码行数:8,代码来源:test_softmax_regression.py


示例3: test_score_function

def test_score_function():
    lr = SoftmaxRegression(epochs=200,
                           eta=0.005,
                           minibatches=1,
                           random_seed=1)
    lr.fit(X, y)
    acc = lr.score(X, y)
    assert acc == 1.0, acc
开发者ID:rasbt,项目名称:mlxtend,代码行数:8,代码来源:test_softmax_regression.py


示例4: test_multi_logistic_regression_gd_weights

def test_multi_logistic_regression_gd_weights():
    t = np.array([[-0.95, -2.45, 3.4],
                  [-3.95, 2.34, 1.59]])
    lr = SoftmaxRegression(epochs=200,
                           eta=0.005,
                           minibatches=1,
                           random_seed=1)
    lr.fit(X, y)
    np.testing.assert_almost_equal(lr.w_, t, 2)
开发者ID:rasbt,项目名称:mlxtend,代码行数:9,代码来源:test_softmax_regression.py


示例5: test_binary_logistic_regression_sgd

def test_binary_logistic_regression_sgd():
    t = np.array([[0.13, -0.12],
                  [-3.06, 3.05]])
    lr = SoftmaxRegression(epochs=200,
                           eta=0.005,
                           minibatches=len(y_bin),
                           random_seed=1)

    lr.fit(X_bin, y_bin)  # 0, 1 class
    np.testing.assert_almost_equal(lr.w_, t, 2)
    assert (y_bin == lr.predict(X_bin)).all()
开发者ID:rasbt,项目名称:mlxtend,代码行数:11,代码来源:test_softmax_regression.py


示例6: test_binary_logistic_regression_gd

def test_binary_logistic_regression_gd():
    t = np.array([[-0.2, 0.2],
                  [-3.09, 3.09]])
    lr = SoftmaxRegression(epochs=200,
                           eta=0.005,
                           minibatches=1,
                           random_seed=1)

    lr.fit(X_bin, y_bin)
    np.testing.assert_almost_equal(lr.w_, t, 2)
    assert((y_bin == lr.predict(X_bin)).all())
开发者ID:blahblueray,项目名称:mlxtend,代码行数:11,代码来源:test_softmax_regression.py


示例7: test_multi_logistic_probas

def test_multi_logistic_probas():
    lr = SoftmaxRegression(epochs=200,
                           eta=0.005,
                           minibatches=1,
                           random_seed=1)
    lr.fit(X, y)
    idx = [0, 50, 149]  # sample labels: 0, 1, 2
    y_pred = lr.predict_proba(X[idx])
    exp = np.array([[0.99, 0.01, 0.00],
                    [0.01, 0.88, 0.11],
                    [0.00, 0.02, 0.98]])
    np.testing.assert_almost_equal(y_pred, exp, 2)
开发者ID:rasbt,项目名称:mlxtend,代码行数:12,代码来源:test_softmax_regression.py


示例8: test_binary_l2_regularization_gd

def test_binary_l2_regularization_gd():
    t = np.array([[-0.17, 0.17],
                  [-2.26, 2.26]])
    lr = SoftmaxRegression(epochs=200,
                           eta=0.005,
                           l2=1.0,
                           minibatches=1,
                           random_seed=1)

    lr.fit(X_bin, y_bin)
    np.testing.assert_almost_equal(lr.w_, t, 2)
    assert (y_bin == lr.predict(X_bin)).all()
开发者ID:rasbt,项目名称:mlxtend,代码行数:12,代码来源:test_softmax_regression.py


示例9: test_binary_l2_regularization_gd

def test_binary_l2_regularization_gd():
    lr = SoftmaxRegression(eta=0.005,
                           epochs=200,
                           minibatches=1,
                           l2_lambda=1.0,
                           random_seed=1)
    lr.fit(X_bin, y_bin)
    y_pred = lr.predict(X_bin)
    expect_weights = np.array([[-0.316, 0.317],
                               [-2.265, 2.265]])

    np.testing.assert_almost_equal(lr.w_, expect_weights, 3)
    acc = sum(y_pred == y_bin) / len(y_bin)
    assert(acc == 1.0)
开发者ID:blahblueray,项目名称:mlxtend,代码行数:14,代码来源:test_softmax_regression.py


示例10: test_refit_weights

def test_refit_weights():
    t = np.array([[0.13, -0.12],
                  [-3.07, 3.05]])
    lr = SoftmaxRegression(epochs=100,
                           eta=0.005,
                           minibatches=1,
                           random_seed=1)

    lr.fit(X_bin, y_bin)
    w1 = lr.w_[0][0]
    w2 = lr.w_[0][0]
    lr.fit(X_bin, y_bin, init_params=False)

    assert w1 != lr.w_[0][0]
    assert w2 != lr.w_[1][0]
    np.testing.assert_almost_equal(lr.w_, t, 2)
开发者ID:rasbt,项目名称:mlxtend,代码行数:16,代码来源:test_softmax_regression.py



注:本文中的mlxtend.classifier.SoftmaxRegression类示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等源码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。


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