Estructura básica de la clase NNClassifier

Nuestra clase NNClassifier contará con tres métodos principales:

  • El constructor (__init__), que será el encargado de recibir los hiperparámetros de la red neuronal (número de capas y número de neuronas en cada capa, número de epochs, etc.)
  • El método fit que recibirá las características predictivas y la variable objetivo y entrenará la red neuronal.
  • El método predict que recibirá un conjunto de características predictivas y devolverá la predicción para cada muestra.

Podemos crear la estructura básica de la clase, por lo tanto, de la siguiente forma:

class NNClassifier(object):
    
    def __init__(self):
        """ Constructor de la red neuronal """
    
    def fit(self, X, y):
        """ Entrenamiento de la red neuronal"""
        pass
    
    def predict(self, X):
        """ Predicción """
        pass

La creación de una instancia de nuestro algoritmo se realizaría -en este momento- con la siguiente instrucción:

model = NNClassifier()