PyBrain: importación de datos para conjuntos de datos

En este capítulo, aprenderemos cómo hacer que los datos funcionen con conjuntos de datos de Pybrain.

Los conjuntos de datos más utilizados son:

• Usando sklearn
• Desde archivo CSV

Usando sklearn

Usando sklearn

Aquí está el enlace que tiene detalles de los conjuntos de datos de sklearn:https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html

Aquí hay algunos ejemplos de cómo usar conjuntos de datos de sklearn:

Ejemplo 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])

Ejemplo 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])

Desde archivo CSV

También podemos usar datos del archivo csv de la siguiente manera:

Aquí hay datos de muestra para la tabla de verdad xor: datasettest.csv

Aquí está el ejemplo de trabajo para leer los datos del archivo .csv para el conjunto de datos.

Ejemplo

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 se usa para leer datos del archivo csv como se muestra en el ejemplo.

Salida

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)