如何在Python中使用tanh()函数实现二分类

在Python中，你可以使用tanh()函数来实现二分类任务。tanh()函数是双曲正切函数，其范围在[-1, 1]之间，在二分类任务中可以将其输出映射到[0, 1]的概率范围内。

首先，你需要导入numpy库来进行数值计算。以下是一个使用tanh()函数实现二分类的示例代码：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))

def classify_tanh(features, weights):
    # 计算线性函数的输出
    linear_combination = np.dot(features, weights)
    
    # 对线性输出使用tanh激活函数
    predictions = np.tanh(linear_combination)
    
    # 通过sigmoid函数将输出映射到[0, 1]的概率范围内
    probabilities = sigmoid(predictions)
    
    # 根据阈值0.5将概率转换为类别输出
    predicted_class = np.where(probabilities > 0.5, 1, 0)
    
    return predicted_class

# 使用示例
features = np.array([[0, 1], [1, 0], [1, 1], [0, 0]]) # 输入特征
weights = np.array([-1, 1]) # 权重参数

predicted_classes = classify_tanh(features, weights)
print(predicted_classes)

在这个例子中，我们定义了一个classify_tanh()函数来实现二分类任务。首先，我们计算对输入特征和权重参数的线性组合，然后将其输入tanh()函数得到预测输出。接下来，我们对tanh()函数的输出使用sigmoid()函数进行映射，将输出转换为[0, 1]的概率范围内。最后，我们使用阈值0.5将概率转换为二分类的类别输出。

在示例中，我们使用了四个输入样本，每个样本包含两个特征。权重参数为[-1, 1]。根据tanh()函数和sigmoid()函数的计算，最终输出的类别为[1, 1, 1, 0]。

你可以通过修改输入特征和权重参数来测试不同的情况，并查看分类结果。注意，该示例中的权重参数是一个简单的示例，实际应用中可能需要通过训练算法来学习权重参数。