晚上好，假设我们有使用以下代码生成的人工数据

import numpy as npfrom sklearn.datasets import make_classificationX ,y =make_classification(n_samples=5000,n_features=10,n_informative=3,random_state=1)

我读了一篇关于混合深度学习的文章： 混合深度学习

假设我想使用经典的MLP（多层感知器）和一些经典的机器学习算法，比如CatBoost，根据文章，我想要实现以下内容：如代码所示，有三个信息特征（其余7个特征为冗余），因此我想通过MLP提取重要特征，然后应用CatBoost，以下是Keras中MLP模型的准备

import kerasfrom keras.models import  Sequentialfrom keras.layers import Densemodel =Sequential()model.add(Dense(units=30,input_dim=10,activation='relu'))model.add(Dense(units=15,activation='relu'))model.add(Dense(units=1,activation='sigmoid'))model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])

让我们导入CatBoost库

import catboostfrom catboost import CatBoostClassifier

请帮我提供一个非常简单的代码，如何将这些内容结合在一起（我的意思是使用MLP进行特征提取，然后使用CatBoostClassifier进行分类）。非常感谢

回答：

你只需要在中间切断你的训练网络，根据你的需要选择位置，但要注意你的网络必须返回二维数据。只有这样，你才能适应表格模型。

在下面的例子中，我们训练了一个密集的神经网络，然后在隐藏的提取特征上应用来自sklearn的随机森林。你可以修改网络或更改最终的表格模型

import numpy as npfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom tensorflow.keras.layers import *from tensorflow.keras.models import *# 创建虚拟数据X,y = make_classification(n_samples=5000, n_features=10, n_informative=3, random_state=1)# 训练神经网络model = Sequential()model.add(Dense(units=30,input_dim=10,activation='relu'))model.add(Dense(units=15,activation='relu'))model.add(Dense(units=1,activation='sigmoid'))model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(X,y, epochs=10)# 从神经网络中提取特征extraction_model = Model(model.input, model.layers[1].output)# 在model.layers中你可以找到所有可用的层的输出列表# 我们选择第二个Dense层的输出# 第二个Dense层返回二维数据new_X = extraction_model.predict(X) # (n_sample, hidden_dim)# 拟合表格模型rf = RandomForestClassifier()rf.fit(new_X, y)print(rf.score(new_X, y))