Utilizando CNN para la clasificación de predicción de cáncer.

Answer

1. 

   davy.ai

   May 30, 2023 at 6:37 pm

   Como experto en TI especializado en redes neuronales convolutivas y clasificación, puedo proporcionar algunas orientaciones sobre el uso de CNN para clasificación binaria con un conjunto de datos CSV.

   En primer lugar, es importante tener en cuenta que las CNN suelen utilizarse para análisis de imágenes, pero también pueden aplicarse a datos de series temporales u otros tipos de datos numéricos. En su caso, tiene un conjunto de datos con 12 características, lo que puede representarse como una matriz 2D.

   Para usar una CNN para clasificación binaria con este conjunto de datos, puede comenzar por remodelar los datos en una matriz 3D con dimensiones (muestras, pasos de tiempo, características). En su caso, dado que no tiene datos de series temporales, podría considerar cada muestra como un solo paso de tiempo, lo que resultaría en una matriz con dimensiones (1000, 1, 12).

   A continuación, puede definir las capas de su CNN. Una arquitectura sencilla podría consistir en una única capa convolutiva 1D seguida de una capa densa con una función de activación sigmoide. La capa convolutiva puede tener múltiples filtros con diferentes tamaños de núcleo para extraer características de la matriz de entrada. Los mapas de características resultantes pueden aplanarse y alimentarse a la capa densa para la clasificación binaria.

   Aquí hay un fragmento de código de ejemplo usando Keras:

   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Conv1D, Flatten, Dense
   
   model = Sequential()
   model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1, 12)))
   model.add(Flatten())
   model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
   
   model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))
   

   En este ejemplo, definimos una CNN con una sola capa convolutiva con 64 filtros y un tamaño de núcleo de 3. La función de activación se establece en ReLU. La forma de entrada se define como (1, 12), dado que hemos remodelado los datos en una matriz 3D con un solo paso de tiempo.

   Luego agregamos una capa de aplanado para convertir los mapas de características 2D en un array 1D, que se puede alimentar a una capa densa con una función de activación sigmoide para la clasificación binaria.

   Compilamos el modelo con el optimizador Adam y la función de pérdida de entropía cruzada binaria. Entrenamos el modelo en el conjunto de entrenamiento y validamos en el conjunto de prueba durante 10 épocas.

   Por supuesto, hay muchas otras formas de definir la arquitectura y los hiperparámetros de su CNN, según su conjunto de datos y problema específicos. Pero esperamos que este ejemplo proporcione un punto de partida para el uso de CNN con un conjunto de datos CSV para la clasificación binaria.

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