PyBrain 中的监督数据集是什么？

在 PyBrain 中，监督数据集是用于训练和测试网络的常用数据集格式。通常，输入和输出数据都是成对出现的，并用于指导神经网络学习正确的模式。

PyBrain 中的监督数据集类型

PyBrain 支持多种监督数据集类型，包括：

• SequentialDataSet：适用于序列预测任务，其中每个示例包括一个输入序列和一个输出序列。
• SupervisedDataSet：最常用的监督数据集类型，包括输入和输出数据对。
• ClassificationDataSet：用于分类任务，其中每个输出值是类别标签之一。
• ReinforcementDataSet：用于强化学习的数据集类型，包括每个状态、操作和权重之间的三元组。

创建监督数据集

创建一个监督数据集很简单。以下是一个示例：

from pybrain.datasets import SupervisedDataSet

# 创建一个 SupervisedDataSet
input_size = 2
output_size = 1
ds = SupervisedDataSet(input_size, output_size)

# 添加数据
ds.addSample((0, 0), (0,))
ds.addSample((0, 1), (1,))
ds.addSample((1, 0), (1,))
ds.addSample((1, 1), (0,))

在此示例中，我们创建了一个 SupervisedDataSet，并向其中添加了四个输入和输出值。input_size 和 output_size 分别指定输入和输出的大小。addSample() 方法用于将每个输入和输出值对添加到数据集中。

加载现有数据集

PyBrain 还提供了一些实用程序方法，可用于从文件或数据库中加载现有的监督数据集。以下是一个示例：

from pybrain.datasets import ClassificationDataSet
from pybrain.datasets import dataset

# 加载数据集
filename = 'my_dataset.csv'
ds = ClassificationDataSet.loadFromFile(filename, target='output')

在此示例中，我们使用 ClassificationDataSet 类从文件中加载数据集。loadFromFile() 方法用于按指定格式从文件中加载数据集。target 参数指定了输出类别标签名称。同样，PyBrain 还提供了可用于从数据库中加载数据集的方法。