Последний отзыв
Книгу прочитать не могу, везде ЛитРес свой нос сунул, как и где скачать полную версию бесплатно!?!?
По всем вопросам обращайтесь на: info@litportal.ru
(©) 2003-2024.
✖
120 практических задач
Настройки чтения
Размер шрифта
Высота строк
Поля
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 tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Embedding, Dense, SpatialDropout1D
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Подготовка данных
# Пример загрузки данных (здесь используется вымышленный пример)
texts = ["новость 1 текст", "новость 2 текст", …] # список текстов новостей
labels = [0, 1, …] # метки классов для каждой новости
# Токенизация текстов
max_features = 10000 # максимальное количество слов в словаре
tokenizer = Tokenizer(num_words=max_features)
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
# Паддинг последовательностей, чтобы все они имели одинаковую длину
maxlen = 200 # максимальная длина текста (количество слов в новости)
X = pad_sequences(sequences, maxlen=maxlen)
y = np.array(labels)
# Разделение на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Построение модели RNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))
Другие электронные книги автора Джейд Картер
Другие аудиокниги автора Джейд Картер
Последний отзыв
Книгу прочитать не могу, везде ЛитРес свой нос сунул, как и где скачать полную версию бесплатно!?!?