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使用逻辑回归模型对非线性特征进行离散化(cntk)

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LR模型虽然引用了激活函数sigmoid(或其他)引入非线性,但本质上FFNN前馈神经网络模型还是线性的

为了预测线性的结果,通常需要将连续的特征离散化.

下面是我自己做的例子:

测试算例解释:

有两个连续的特征x,y分别是0~1区间产生的随机数,对数据进行分类,判断数据是圆内还是圆外.

如果用x,y直接进行训练,无法得到有效的分类.

相比之下进行离散化,即在0~1区间内分5等份,如果数据落在对应区间为1,否则为0.

这样将2个特征分解为10个特征,用这10个特征进行训练

上图中散点图红色为分类为圆内的数据(将蓝色覆盖),可以看出对数据起到了分类的作用.

该神经节点结构为10-180-180-180-2 ,180为三个隐藏层节点,激活函数sigmoid

~end~

songshizhao
最初发表2021/2/12 22:00:25 最近更新2021/2/12 22:04:08 109
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