Sing-box 是一个 Python 库，用于机器学习模型的配置和训练。以下是一个详细的配置步骤，帮助您正确使用Sing-box

步骤 1：定义模型参数

Sing-box 提供一个 SimpleMLP 类,用于定义全连接神经网络。

from singbox import *
class SimpleMLP:
    def __init__(self):
        self.input_nodes = 1
        self.output_nodes = 1
        self.reLU = 'relu'

根据您的需求修改 input_nodes 和 output_nodes,以及激活函数的类型。

步骤 2：导入数据加载器

导入数据加载器，例如使用 Keras 数据加载器。

from singbox import *
import numpy as np
def load_data():
    data = np.load('data.csv', mmap_mode='r')
    x, y = data['x'], data['y']
    return x, y
data_x, data_y = load_data()

步骤 3：数据分割

将数据分割成训练集和测试集。

from singbox import DataSplitter
splitter = DataSplitter()
train_x, test_x, train_y, test_y = splitter.split(data_x, data_y, 0.8)

步骤 4：数据预处理

使用预处理器对数据进行预处理。

from singbox import Normalize
preprocessor = Normalize()
train_x = preprocessor.transform(train_x)
test_x = preprocessor.transform(test_x)

步骤 5：定义模型结构

使用模型配置器定义模型结构。

def model_structure():
    model = SimpleMLP()
    model.add(Layer(2, 'relu'))
    model.add(Layer(1, 'tanh'))
    return model
trainer.model = model_structure()

步骤 6：模型训练

定义模型配置器,并开始训练。

from singbox import ModelTrainer
trainer = ModelTrainer()
trainer.compile(
    optimizer=SGD optimizer,
    loss=BinaryCrossEntropy,
    metrics=[BinaryAccuracy]
)
trainer.model = model_structure()
trainer.train(
    x_train,
    y_train,
    epochs=1,
    batch_size=32,
    validation_data=(x_test, test_y),
    validation_steps=1
)

步骤 7：模型评估

评估模型性能。

from singbox import ModelEvaluator
evaluator = ModelEvaluator()
score = evaluator.evaluate(trainer)
print(score)

注意事项

• 模型结构：Sing-box 支持 Keras 结构，包括循环层（如 ResNet）,查看官方文档以确认支持的结构。
• 数据加载器：Sing-box 支持多种数据加载器，如 Keras、PyTorch 等,根据您的数据集选择合适的加载器。
• 预处理：Sing-box 提供多种预处理器（如 Normalize、StandardScaler）,可以根据数据类型选择合适的预处理方法。
• 模型评估：Sing-box 提供多种评估指标，如准确率、召回率、F1 分数等,可以根据需求选择合适的指标。

通过以上步骤，您可以正确配置和训练模型，使用Sing-box 提高机器学习模型的性能。