Keras之DNN：基於Keras(sigmoid+linear+mse+predict)利用DNN實現迴歸預測——DIY多分類資料集&預測新資料點

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# coding:utf-8


Xa=[]
Xb=[]
for i in range(0,len(X)):
    Xa.append(X[i][0])
    Xb.append(X[i][1])
print('a',Xa)
print('b',Xb)
plt.scatter(Xa,Xb,marker='o',c='',edgecolors='g')#edgecolors是控制圓圈的邊緣顏色，c是控制圓心的顏色，c=''就是空心

# 定義並擬合模型
model = Sequential()
model.add(Dense(4, input_dim=2, activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)


# #T1、單個預測，新的未知資料例項
# # 未知的新資料
# Xnew = array([[0.29466096, 0.30317302]])
# # 作出預測
# ynew = model.predict(Xnew)
# print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[0], ynew[0]))
# # 顯示輸入和輸出
# plt.scatter(Xnew[0][0],Xnew[0][1],marker='^',c='',edgecolors='b')#edgecolors是控制圓圈的邊緣顏色，c是控制圓心的顏色，c=''就是空心
# plt.title('Keras-DNN-Single: sigmoid+linear+mse+predict——Jason Niu')
# plt.show() 



#T2、多個預測，新的未知資料例項
# 未知的新資料
Xnew, a = make_regression(n_samples=3, n_features=2, noise=0.1, random_state=1)
Xnew = scalarX.transform(Xnew)
# 作出預測
ynew = model.predict(Xnew)
# 顯示輸入和輸出
Xnew_x=[]
Xnew_y=[]
for i in range(len(Xnew)):
    print("X=%s, Predicted=%s" % (Xnew[i], ynew[i]))
    Xnew_x.append(Xnew[i][0])
    Xnew_y.append(Xnew[i][1])  
plt.scatter(Xnew_x,Xnew_y,marker='.',c='',edgecolors='r')#edgecolors是控制圓圈的邊緣顏色，c是控制圓心的顏色，c=''就是空心
plt.title('Keras-DNN-Multiple: sigmoid+linear+mse+predict——Jason Niu')
plt.show()