Question

1.实验目的

·掌握BP神经网络

2.实验内容

使用BP神经网络预测马是否患有疝气病。数据采用UCI数据库的疝气病症预测病马数据，该数据在第3章的上机实验已经使用过了。数据有多行，每行都有22个数据，前21个为马的病症数据，最后一个为该马的标签。数据已被分为训练集和测试集，data/horseColicTraining.txt和data/horseColicTest.txt。本实验的任务使用训练集训练BP神经网络并预测测试集的标签，并尝试将预测的测试集的标签错误率控制在30%以下。读者可以使用代码清单7-4的BP神经网络，也可以自行实现。

3.实验步骤提示

1）导入训练集和测试集。

2）数据正则化，可以借助scale函数：

from sklearn.preprocessing import scale

3）设置BP神经网络参数：网络层数和节点数，以及学习速率、正则化系数和迭代次数。

4）使用训练集训练BP神经网络。

5）使用训练好的BP神经网络预测测试集的标签，计算错误率。