如何使用Tensorflow和Keras Sequential API来探索花卉数据集？

介绍

人类一直对自然界中的花卉奇妙的形状和色彩感到着迷。花卉作为与我们亲密接触的物体，已经成为了很好的研究对象。本文将介绍如何使用Tensorflow与Keras库探索花卉分类数据集，该数据集包含了5种常见花卉的图片，是一个合适的开始深度学习的例子。

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数据集

我们将使用的数据集是由机器学习开放资料库（ML Open Data）提供的Iris花卉分类数据集，这个数据集由三个不同类型的Iris花卉的样本集组成，每个类别包含50个样本，每个测试实例都有4个特征。

import pandas as pd

# 加载数据集
url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
df = pd.read_csv(url, header=None)
df.head()

输出结果：

     0    1    2    3            4
0  5.1  3.5  1.4  0.2  Iris-setosa
1  4.9  3.0  1.4  0.2  Iris-setosa
2  4.7  3.2  1.3  0.2  Iris-setosa
3  4.6  3.1  1.5  0.2  Iris-setosa
4  5.0  3.6  1.4  0.2  Iris-setosa

我们可以看到这个数据集由5列数据构成，前4列是4个特征（萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，花瓣宽度），最后一列是3种不同类型的花卉。我们将这个数据集进行处理，把花卉类型做成one-hot编码。

# 处理数据集
dataset = df.values
X = dataset[:,0:4].astype(float)
Y = pd.get_dummies(dataset[:,4]).values

构建模型

我们将构建一个使用Sequential API的神经网络模型。该模型包含一个输入层，两个隐藏层和一个输出层。每个隐藏层都有12个神经元，并以Relu函数作为激活函数。我们的输出层是具有三个输出的softmax层，代表3个花卉类型。

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

# 构造模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(12, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

模型编译和训练

我们将使用交叉熵损失函数和Adam优化器来编译我们的模型。我们的评估标准是“准确率”。在训练过程中，我们将使用30个epoch和10个批次。

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
history = model.fit(X, Y, epochs=30, batch_size=10)

模型评估

我们可以评估我们的模型的性能，使用下面的代码评估我们的模型。我们得到了准确率99.33％。

scores = model.evaluate(X, Y)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

输出结果：

150/150 [==============================] - 0s 353us/step
accuracy: 99.33%

结论

在本文中，我们介绍了如何使用Tensorflow和Keras Sequential API来探索花卉数据集。我们介绍了如何加载和处理数据集，构建模型并进行编译和训练，最后评估我们的模型。通过使用30个epoch和10个批次，我们得到了99.33%的准确率。

这个例子显示了如何使用深度学习来处理分类问题，可以应用于各种实际应用场景中。另外，我们还可以继续尝试更多的模型架构和参数来提高模型的性能。