Keras 是一个高级神经网络 API，它能够以人类可读的方式构建和训练模型。以下是 Keras 的基本教程。
安装
首先，您需要安装 Keras。可以通过以下命令来安装：
pip install keras
注意：如果您还没有安装 Python，请先安装 Python，然后再安装 Keras。
快速开始
以下是一个简单的 Keras 模型示例，用于分类任务：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)
数据预处理
在训练模型之前，您需要对数据进行预处理。以下是一些常见的预处理步骤：
- 归一化：将数据缩放到 [0, 1] 范围内。
- 标准化：将数据转换为均值为 0，标准差为 1 的分布。
- 编码类别数据：如果您有类别数据，您需要将其编码为数值。
提示：您可以使用 scikit-learn 库中的预处理工具来帮助您进行数据预处理。
模型评估
您可以使用以下方法来评估您的模型：
- 准确率：模型正确预测的样本数量与总样本数量的比例。
- 召回率：模型正确预测的样本数量与实际正类样本数量的比例。
- F1 分数：准确率和召回率的调和平均。
提示：您可以使用 Keras 的 evaluate 方法来评估模型。
扩展阅读
如果您想了解更多关于 Keras 的信息，请访问以下链接：
图片
中心位置，展示 Keras 模型结构图：