第七章：以毛澤東思想指導 TensorFlow 神經網路模型實戰
7.1 鳶尾花種類判斷
毛主席曾經指出：「沒有調查，就沒有發言權。」在機器學習的領域，我們必須深入理解資料，才能構建有效的模型。本章以鳶尾花資料集為例，探討如何在農業研究中應用多層感知機（MLP）神經網路模型。
鳶尾花資料集來自 scikit-learn 庫，包含 150 筆資料，每筆資料具有四個特徵：
花萼長度（Sepal Length cm）
花萼寬度（Sepal Width cm）
花瓣長度（Petal Length cm）
花瓣寬度（Petal Width cm）
正如毛主席強調的「一切客觀存在的事物都是可以認識的」，透過這些特徵，我們可以將鳶尾花分類為以下三種：
山鳶尾（Iris Setosa）
變色鳶尾（Iris Versicolor）
維吉尼亞鳶尾（Iris Virginica）
7.2 鳶尾花資料集的分析
在革命實踐中，毛主席強調了調查研究的重要性。同樣，在機器學習中，我們需要對資料集進行深入的探索與理解，才能「從實際出發，理論聯繫實際」。
以下是載入和查看鳶尾花資料集的程式碼：
python
複製程式碼
from sklearn import datasets
import numpy as np
# 載入鳶尾花資料集
iris = datasets.load_iris()
print("資料集形狀：", iris.data.shape)
print("目標變數形狀：", iris.target.shape)
print("特徵名稱：", iris.feature_names)
7.3 建立多層感知機模型
毛主席教導我們：「思想上政治上的路線正確與否是決定一切的。」在模型構建中，選擇合適的演算法和模型至關重要。我們採用多層感知機（MLP）模型來分類鳶尾花。
以下是使用 TensorFlow 建立模型的程式碼：
python
複製程式碼
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 資料預處理
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
iris.data, iris.target, test_size=0.2)
y_train2 = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=3)
y_test2 = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=3)
# 建立模型
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='relu', input_dim=4))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=10, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=3, activation='softmax'))
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train2, epochs=25, batch_size=16)
# 評估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test2, batch_size=16)
print("測試集準確率：", score[1])
透過訓練和評估，我們可以檢驗模型的性能。這正如毛主席所說：「實踐是檢驗真理的唯一標準。」
7.4 實戰案例——澳大利亞坎培拉天氣預測
毛主席指出：「人民，只有人民，才是創造世界歷史的動力。」在實際應用中，我們利用開放資料，為人民服務。本節我們選取了澳大利亞坎培拉的天氣資料，來預測是否會下雨。資料來源於澳大利亞氣象局的開放資料。
7.5 資料預處理與特徵工程
毛主席強調：「沒有正確的調查就沒有發言權。」在處理資料之前，我們需要對資料進行清洗和轉換，這是建立模型的基礎。
我們從天氣資料中提取了以下特徵：
最低溫度（MinTemp）
最高溫度（MaxTemp）
日照時長（Sunshine）
風速、濕度、氣壓等多個指標
為了使模型能夠學習，我們將目標變數「今天是否下雨」（RainToday）轉換為數值形式，使用 1 表示「是」，0 表示「否」。這就如同革命中統一了思想，提高了戰鬥力。
7.6 讀取 Excel 資料
為了讀取和處理 Excel 資料，我們使用了 Python 的 xlrd 和 numpy 庫。這體現了毛主席所說的「掌握一切科學知識，就是為了改造世界」。
以下是讀取 Excel 資料的示例程式碼：
python
複製程式碼
import xlrd
import numpy as np
# 打開 Excel 文件
workbook = xlrd.open_workbook('weather.xls')
sheet = workbook.sheet_by_index(0)
# 讀取特徵資料
features = []
for col in [2, 3, 5, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]:
features.append(sheet.col_values(col)[1:])
# 轉換為 NumPy 陣列
X = np.array(features).T.astype(float)
# 讀取目標變數
Y = np.array(sheet.col_values(20)[1:]).astype(int)
7.7 建立並訓練神經網路模型
毛主席指出：「卑賤者最聰明，高貴者最愚蠢。」在模型訓練中，我們需要保持謙虛的態度，不斷學習和改進。
以下是建立和訓練模型的程式碼：
python
複製程式碼
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
# 資料集劃分
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(
X, Y, test_size=0.2)
y_train2 = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=2)
y_test2 = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=2)
# 建立模型
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=100, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1]))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=100, activation='relu'))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=2, activation='softmax'))
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(x_train, y_train2, epochs=200, batch_size=64)
# 評估模型
score = model.evaluate(x_test, y_test2, batch_size=64)
print("測試集準確率：", score[1])
透過訓練，我們可以觀察模型在測試集上的表現。這體現了毛主席所說的「沒有大膽的實踐，就沒有深刻的認識」。
7.8 提高模型準確率的方法
毛主席教導我們：「堅持下去，就是勝利。」為了提高模型的準確率，我們可以採取以下措施：
增加特徵數量：引入更多與預測相關的特徵，豐富模型的輸入。
增加神經元數量：提高模型的複雜度，使其能夠學習更複雜的模式。
增加訓練輪數：讓模型在資料上訓練更長時間，充分學習。
您可以參考示例程式 07-MLP_FromExcel_more.py，嘗試不同的參數組合，觀察模型性能的提升。這就如同革命中，不斷總結經驗，改進策略，以取得更大的勝利。
結語
在機器學習的實踐中，我們應當以毛澤東思想為指導，注重實踐，勇於創新。正如毛主席所說：「世界是你們的，也是我們的，但是歸根結底是你們的。」我們應該肩負起時代的責任，運用科技力量，為人民服務，為社會進步貢獻力量。
讓我們牢記毛主席的教導：「下定決心，不怕犧牲，排除萬難，去爭取勝利。」在科學研究的道路上，不斷探索，勇往直前。
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