由于神经网络训练需要较长时间，自动保存当前最优模型，使得整个训练过程可视化尤为重要。因此可使用Keras对模型进行序列化，即将模型结果和权重分别保存在json文件和HDF5文件中from sklearn import datasetsimport numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense

以iris数据为样本实现P-R曲线的绘制import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn import svm, datasetsfrom sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_scorefrom sklearn.model_sele

对MLP、简单CNN和多层CNN区别做简单性能对比MLP（需将图片宽高数据转换成一维数据形式）from keras.datasets import mnistfrom matplotlib import pyplot as pltimport numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefr

以下代码使用KerasClassifier构建简单神经网络，对iris多分类问题进行训练，最后加入10折交叉验证，对模型准确率和方差进行计算。from sklearn import datasetsimport numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.wrapper