Keras 是一个高级神经网络 API，它可以运行在 TensorFlow、CNTK 和 Theano 后端之上。它提供了简单而一致的接口，可以快速构建和实验深度学习模型。

快速开始

以下是一个简单的 Keras 模型示例，用于实现一个多层感知器（MLP）：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, 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=10, batch_size=32)

数据预处理

在进行深度学习之前，数据预处理是非常重要的一步。以下是一些常用的数据预处理方法：

  • 归一化/标准化：将数据缩放到一个固定的范围，例如 [0, 1] 或 [-1, 1]。
  • 缺失值处理：处理数据集中的缺失值。
  • 特征工程：创建新的特征或转换现有特征。

模型评估

评估模型性能通常使用以下指标：

  • 准确率：模型预测正确的样本比例。
  • 召回率：模型预测为正的样本中实际为正的比例。
  • F1 分数：准确率和召回率的调和平均数。

资源链接

更多关于 Keras 的信息，您可以参考以下资源：

希望这个教程能帮助您快速入门 Keras！🎉

Keras 模型结构图