一、多层感知机

        多层感知机 (Multi-Layer Perceptron)是一种有监督的学习算法，它通过在数据集进行训练来学习函数，其中是输入的维数，是输出的维数。给定一组特征和一个标签，它可以学习用于分类或回归的非线性函数，与logistic回归不同，它在输入层和输出层之间可以有一个或多个非线性层，称为隐藏层。下图显示了一个带有标量输出的单隐藏层MLP。最左边的层称为输入层，由一组代表输入特征的神经元组成。

二、二分类任务

        1. 数据的收集：首先设计一个问卷调查，用来统计学生对于某门课程的各方面信息（可以当成模型的输入特征），然后结合一学期的考勤，得到一个学期这门课程的标记（有缺课记录、无缺课记录）信息。最终可整合成一个数据集。其中，这个数据集的特征和标记的说明如下。

        数据集的部分样例如下。

        2. 数据的使用：通过收集好的数据，我们可以训练得到一个机器学习模型。

        3. 模型的应用：在将来的课程中，继续沿用设计好的调查问卷，根据学生所填的信息，输入到训练好的机器学习模型，然后输出一个类别，这个类别可以预测学生是否会缺课，老师可以重点关注这些学生，以此来改善课堂考勤率。

三、sklearn解决二分类任务

        这里利用的是多层感知机来解决上述的二分类任务。代码如下：

import csv
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载训练数据集
def load_dataset(path):
    dataset_file = csv.reader(open(path))
    vector_x = []   # 样本
    y = []          # 样本所对应的标签
    # 从文件读取训练数据集
    for content in dataset_file:
        # 如果读取的不是表头
        if dataset_file.line_num != 1:
            # 读取一行并转化为列表
            content = list(map(float, content))
            if len(content) != 0:
                vector_x.append(content[1:12])  # 第1-12列是样本的特征
                y.append(content[-1])           # 最后一列是样本的标签
    return vector_x, y  # 返回训练数据集

# 训练模型
def mlp_cls(vector_x_train, y_train):
    # 输入层->第一层->第二层->输出层
    #    12      30     20      1  # 节点个数
    # MLPClassifier参数说明详情见https://www.cnblogs.com/-X-peng/p/14225973.html
    mlp = MLPClassifier(solver='adam', alpha=0, hidden_layer_sizes=(30, 20), random_state=1)
    mlp.fit(vector_x_train, y_train)        # 训练
    return mlp

# 模型预测
def mlp_cls_predict(mlp, vector_x_test, y_test):
    # 预测
    y_predict = mlp.predict(vector_x_test)
    # 输出模型预测的准确度
    print(accuracy_score(y_predict, y_test))

# 实验
if __name__ == '__main__':
    # 1. 加载数据集
    vector_x, y = load_dataset("dataset.csv")
    scalar = StandardScaler()               # 标准化转换
    scalar.fit(vector_x)                    # 训练标准化对象
    vector_x = scalar.transform(vector_x)   # 转换数据集
    # 2. 划分训练集和测试集
    vector_x_train, vector_x_test, y_train, y_test = train_test_split(vector_x, y, test_size=0.2, random_state=0)
    # 3. 训练
    mlp = mlp_cls(vector_x_train, y_train)
    # 4. 预测
    mlp_cls_predict(mlp, vector_x_test, y_test)

        输出

0.9696969696969697
ConvergenceWarning: Stochastic Optimizer: Maximum iterations (200) reached and the optimization hasn't converged yet.

参考资料

        1.scikit-learn — 神经网络模型

        2.sklearn 神经网络MLPclassifier参数详解

        3.实验所需的数据集