Tiến hành kiểm thử Perceptron Model
Để tiến hành kiểm thử Perceptron Model, bạn cần thực hiện các bước sau:
- Chuẩn bị dữ liệu kiểm thử: Thu thập các dữ liệu mẫu đã được gán nhãn (labeled data) để kiểm thử mô hình Perceptron. Dữ liệu này bao gồm các đặc trưng đầu vào và nhãn phân loại tương ứng.
- Chuẩn bị mô hình Perceptron: Xác định số lượng đặc trưng đầu vào và khởi tạo các trọng số ban đầu. Chúng ta cần xác định hàm kích hoạt (ví dụ: hàm step function) và các tham số liên quan như tốc độ học (learning rate) và số lượng vòng lặp (epochs).
- Thực hiện huấn luyện mô hình: Sử dụng dữ liệu huấn luyện, áp dụng thuật toán Perceptron để điều chỉnh các trọng số của mô hình. Quá trình này liên tục cập nhật trọng số dựa trên sai số giữa kết quả dự đoán và nhãn thực tế.
- Kiểm thử mô hình: Sử dụng dữ liệu kiểm thử (không được sử dụng trong quá trình huấn luyện), áp dụng mô hình Perceptron đã được huấn luyện để dự đoán nhãn phân loại cho các điểm dữ liệu kiểm thử. Đánh giá độ chính xác và hiệu suất của mô hình dựa trên kết quả dự đoán và nhãn thực tế.
- Đánh giá kết quả: Phân tích và đánh giá kết quả kiểm thử của mô hình Perceptron. Điều chỉnh các tham số của mô hình nếu cần thiết để cải thiện hiệu suất.
Lưu ý rằng việc kiểm thử mô hình Perceptron cần sử dụng các phương pháp đánh giá hiệu suất như ma trận lỗi (confusion matrix), độ chính xác (accuracy), độ phủ (recall), độ chính xác dương tính (precision), và độ chính xác âm tính (negative predictive value) để đánh giá độ tin cậy và hiệu quả của mô hình.
Xem thêm Single Layer Perceptron trong TensorFlow
Đồng thời, nếu cần thiết, bạn cũng có thể sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa, chia tập dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử, và thực hiện các kỹ thuật khác như cross-validation để đảm bảo độ tin cậy và khả năng tổng quát hóa của mô hình.
Đối với việc thực hiện kiểm thử Perceptron Model trong Python, bạn có thể sử dụng các thư viện như scikit-learn hoặc TensorFlow, có sẵn các công cụ và API để xây dựng và kiểm thử mô hình Perceptron một cách thuận tiện.
Ví dụ về Testing Perceptron Model
Mục đích của Perceptron Model là phân loại dữ liệu của chúng ta và cho chúng ta biết về khả năng mắc bệnh ung thư, tức là tối đa hoặc tối thiểu trên cơ sở dữ liệu được gắn nhãn trước đó.
Các bài viết liên quan:
Mô hình của chúng tôi được đào tạo và bây giờ, chúng tôi kiểm tra mô hình của mình để biết về hoạt động của nó có suôn sẻ và đưa ra kết quả chính xác hay không. Vì mục đích này, chúng tôi phải thêm một số chức năng khác trong mã của chúng tôi.
Có các bước sau để kiểm tra mô hình của chúng tôi:
Bước 1
Chúng tôi sẽ vẽ lại mô hình được trang bị của mình, và vì điều này, chúng tôi phải đưa ra dự đoán về một điểm ngẫu nhiên mà chúng tôi sẽ khởi tạo. Trong trường hợp của chúng tôi, Chúng tôi sẽ lấy hai điểm để hiểu rõ hơn.
p1=torch.Tensor([1.0,-1.0]) p2=torch.Tensor([-1.0,-1.5])
Bước 2
Bây giờ, bước tiếp theo của chúng ta là vẽ các điểm này cho mục đích hình dung để chúng ta có thể xác định cả hai điểm nằm trong lớp nào là 1 hoặc 0.
plt.plot(p1[0],p1[1],'ro') plt.plot(p2[0],p2[1],'ko')
Điểm p1 và p2 ban đầu ở dạng tensor, vì vậy chúng tôi đã thay đổi những điểm này thành numpy bằng cách đánh máy.
plt.plot(p1.numpy()[0],p1.numpy()[1],'ro') plt.plot(p2.numpy()[0],p2.numpy()[1],'ko')
Bước 3
Bây giờ chúng ta có thể đưa ra dự đoán về từng điểm. Chúng ta sẽ dự đoán xác suất của mỗi điểm thuộc vùng dương 2 loại 1. Chúng ta biết tất cả các điểm màu cam được dán nhãn là 1 và tất cả các điểm màu xanh lam được dán nhãn là 0. Vì vậy, xác suất được xác định là
print("Red point positive probability={}".format(model.forward(p1).item()))
print("Black point positive probability={}".format(model.forward(p2).item())) Xác suất điểm đỏ và đen bằng với dự đoán của nó.
Xem thêm Perceptron trong Pytorch
Bước 4
Bây giờ, chúng ta sẽ quay lại khởi tạo lớp của mình và tạo một phương thức được gọi là dự đoán có một tham số. Chúng tôi sử dụng self.earch (x) để tìm xác suất. Nếu xác suất lớn hơn 0,5 thì chúng ta sẽ trả về lớp 1, ngược lại trả về 0.
def predict(self,x):
pred=torch.sigmoid(self.linear(x))
if pred>=0.5:
return 1
else:
return 0 Bước 5
Cuối cùng, chúng tôi sẽ thêm hai câu lệnh in khác cho chúng tôi biết về lớp bằng cách sử dụng phương thức dự đoán như
print("Red point in calss={}".format(model.predict(p1)))
print("Black point in calss={}".format(model.predict(p2))) Rõ ràng là mô hình của chúng tôi hoạt động trơn tru và cho chúng tôi kết quả chính xác với dữ liệu ngẫu nhiên.
