BP算法的python实现 + 男女生分类器

模式识别课上学习了BP算法，并用BP算法实现了男女生分类器，之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现，现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题，于是修改了一下Bug，也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。

BP算法是神经网络中十分经典的算法之一，要把它解释清楚实在需要很多时间，我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现，理论方面推荐看知乎大佬的讲解：神经网络，BP算法的理解与推导。

要求

采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、鞋码、50m成绩、肺活量共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。要求：自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）。

数据集

file: dataset.py
    
Sex,Birthplace,Height,Weight,ShoeSize,_50m,Pulmonary
1,湖北,163,51,41,7.5,2500
1,河南,171,64,41,7.5,3500
1,云南,182,68,45,7.8,4900