Kerasによる多クラス分類（Iris） - 人工知能に関する断創録

今回は、機械学習でよく使われるIrisデータセットを多層パーセプトロンで分類してみた（ありがち）。Irisデータセットのクラスラベルは3つ（setosa, versicolor, virginica）あるので前回までと違って多クラス分類になる。短いプログラムなので全部載せてポイントだけまとめておこう。 ソースコード import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Activation from keras.utils import np_utils from sklearn import pre

[somemo]

“訓練データとテストデータは、sklearn.model_selection のtrain_test_split() を使う。少し古いscikit-learnだと sklearn.cross_validation に実装されているけどこのモジュールはすでにdeprecated。”