r nnet 예제

신경망을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다. C# 또는 R과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 처음부터 직접 코딩할 수 있습니다. 또는 오픈 소스 Weka 또는 Microsoft Azure 기계 학습과 같은 도구를 사용할 수 있습니다. R 언어에는 신경망 분류자를 만들 수 있는 nnet이라는 추가 기능 패키지가 있습니다. 이 기사에서는 데이터를 준비하고, 신경망을 만들고, 모델의 정확도를 평가하고, nnet 패키지를 사용하여 예측을 하는 과정을 살펴보겠습니다. 데이터를 만들고 저장한 후 RGui 프로그램의 편집기 창으로 돌아갔습니다. 데모 프로그램 코드는 nnet 패키지를 연결하고 원시 데이터를 데이터 프레임 개체에 로드하는 것으로 시작합니다. 교과서는 종종 테스트 데이터 집합2에서 모델 성능을 평가하는 것의 중요성을 나타내지만 학습 반복 함수로 모델 성능을 시각화하기 위해 R에서는 메서드를 사용할 수 없습니다. 이 블로그에서는 이전 블로그의 plot.nnet 함수를 사용하여 신경망 모델의 학습 프로세스를 시각화하는 방법을 소개합니다. 또한 Yihui Xie가 만든 애니메이션 패키지를 사용하여 애니메이션을 만듭니다. “nnet” 또는 “nnet.formula”의 개체입니다. 대부분 내부 구조이지만, A 신경망 분류기는 범주값의 값을 예측하는 소프트웨어 시스템이다.

예를 들어 신경망을 사용하여 사람의 연령, 성별 및 연간 소득을 기준으로 개인의 정당 소속(민주당, 공화당, 기타)을 예측할 수 있습니다. “행 1~2및 모든 열”을 의미하는 origdf[1:2, ]와 같은 인덱싱 구문의 쉼표를 확인합니다. 임베디드 쉼표 다음에 오는 공간은 명확성을 위해서만 생략할 수 있습니다. 행렬 또는 대상 값의 데이터 프레임을 예로 들어 볼 수 있습니다. 왼쪽의 이미지는 신경망 모델의 표준 그림이며 오른쪽 이미지는 신경해석 다이어그램(기본 플롯)과 동일한 모델입니다. 검정색 선은 양수 가중치이고 회색 선은 음수 가중치입니다. 선 두께는 다른 모든 무게에 비해 무게의 크기에 비례합니다. 8개의 무작위 변수는 각각 첫 번째 레이어(X1-X8로 레이블이 지정됨)에 표시되고 응답 변수는 맨 오른쪽 레이어(`y`로 레이블이 지정됨)에 표시됩니다. 숨겨진 레이어는 nnet 함수의 크기 인수를 사용하여 지정된 H1에서 H10까지 레이블이 지정됩니다.

B1 및 B2는 회귀 모델의 절편 항과 유사하게 노드에 상수 값을 적용하는 바이어스 레이어입니다. (대/소) 각 예제에 대한 가중치 – 기본값이 1인 경우. 먼저, 모델의 일반화 능력을 평가할 수 있도록 학습 및 테스트 데이터 집합을 식별하는 벡터를 정의해야 합니다. nnet 함수는 모델 잔류물의 제곱 합계로 최종 오류를 반환합니다. 이 정보를 사용하여 RMSE(근평균 제곱오차)를 계산합니다. 또한 테스트 데이터 집합에 대한 RMSE를 결정하기 위해 모델 예측을 얻어야 합니다. 데모 프로그램에 코드를 추가하기 전에 원시 소스 데이터 파일을 만들었습니다. 피셔의 홍채 데이터는 인터넷의 여러 곳에서 찾을 수 있습니다. 위키백과 항목에서 데이터를 얻었습니다. 헤더 라인을 포함한 데이터를 메모장에 복사했습니다. 종 값은 성가신 공간을 포함하기 때문에 빈 공간 필드 구분 기호를 쉼표로 대체했습니다(예: “I.

setosa”)는 아이리스 세토사에 대한 약자입니다. 교육이 진행됨에 따라 plot.nnet을 호출하여 애니메이션을 만드는 것과 유사한 방법을 사용할 수 있습니다.

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agosto 2, 2019