PyBrain - Mengimpor Data Untuk Kumpulan Data

Dalam bab ini, kita akan belajar bagaimana mendapatkan data untuk bekerja dengan dataset Pybrain.

Yang paling umum digunakan adalah dataset adalah -

Menggunakan sklearn
Dari file CSV

Menggunakan sklearn

Berikut adalah tautan yang memiliki detail kumpulan data dari sklearn:https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana menggunakan dataset dari sklearn -

Contoh 1: load_digits ()

from sklearn import datasets
from pybrain.datasets import ClassificationDataSet
digits = datasets.load_digits()
X, y = digits.data, digits.target
ds = ClassificationDataSet(64, 1, nb_classes=10)
for i in range(len(X)):
ds.addSample(ravel(X[i]), y[i])

Contoh 2: load_iris ()

from sklearn import datasets
from pybrain.datasets import ClassificationDataSet
digits = datasets.load_iris()
X, y = digits.data, digits.target
ds = ClassificationDataSet(4, 1, nb_classes=3)
for i in range(len(X)):
ds.addSample(X[i], y[i])

Dari file CSV

Kami juga dapat menggunakan data dari file csv sebagai berikut -

Berikut adalah contoh data untuk tabel kebenaran xor: datasetettest.csv

Berikut adalah contoh kerja untuk membaca data dari file .csv untuk dataset.

Contoh

from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.structure import TanhLayer
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
import pandas as pd

print('Read data...')
df = pd.read_csv('data/datasettest.csv',header=0).head(1000)
data = df.values

train_output = data[:,0]
train_data = data[:,1:]

print(train_output)
print(train_data)

# Create a network with two inputs, three hidden, and one output
nn = buildNetwork(2, 3, 1, bias=True, hiddenclass=TanhLayer)

# Create a dataset that matches network input and output sizes:
_gate = SupervisedDataSet(2, 1)

# Create a dataset to be used for testing.
nortrain = SupervisedDataSet(2, 1)

# Add input and target values to dataset
# Values for NOR truth table
for i in range(0, len(train_output)) :
   _gate.addSample(train_data[i], train_output[i])

#Training the network with dataset norgate.
trainer = BackpropTrainer(nn, _gate)

# will run the loop 1000 times to train it.
for epoch in range(1000):
   trainer.train()
trainer.testOnData(dataset=_gate, verbose = True)

Panda digunakan untuk membaca data dari file csv seperti yang ditunjukkan pada contoh.

Keluaran

C:\pybrain\pybrain\src>python testcsv.py
Read data...
[0 1 1 0]
[
   [0 0]
   [0 1]
   [1 0]
   [1 1]
]
Testing on data:
('out: ', '[0.004 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.00000795
('out: ', '[0.997 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.00000380
('out: ', '[0.996 ]')
('correct:', '[1 ]')
error: 0.00000826
('out: ', '[0.004 ]')
('correct:', '[0 ]')
error: 0.00000829
('All errors:', [7.94733477723902e-06, 3.798267582566822e-06, 8.260969076585322e
-06, 8.286246525558165e-06])
('Average error:', 7.073204490487332e-06)
('Max error:', 8.286246525558165e-06, 'Median error:', 8.260969076585322e-06)