1.5 Пример использования «Системы для профессионала»
В этом примере мы представим себя на месте человека, который регулярно делает ставки на скачках. При этом он в течение достаточно долгого времени он аккуратно записывал результаты бегов, а также состояние трассы и некоторые данные о каждой лошади. Теперь он хочет создать нейронную сеть, которая поможет ему заработать, делая ставки на будущих бегах.
Выходы
Чтобы решить, на какую лошадь поставить, необходимо знать, какое место займет на финише каждая лошадь. Поэтому в сети будет N выходов, по одному для каждой из N лошадей, принимающих участие в бегах. Каждый выходной столбец будет содержать число от 1 до N, обозначающее место соответствующей лошади на финише.
Входы
Во-первых, необходимо включить в рассмотрение две общие входные переменные, состояние трассы (обозначаемое числом от 1 до 3) и температуру воздуха.
Затем необходимо включить в рассмотрение некоторые данные для каждой из лошадей. Наиболее важные данные для каждой лошади - это вес жокея и скорость лошади в предыдущем заезде. Поэтому необходимо сделать еще две входные переменные для каждой лошади. В рассматриваемом файле 2 входа с общими данными, в заезде участвуют 3 лошади, и используются по 2 входа на лошадь, поэтому первая строка файла содержит 8 входов и 3 выхода. Количество входов рассчитывается так: [2 + (3 x 2)] = 8.
Рис. 16. Экранная форма модуля Ввода данных
Подготовка данных
На главном экране Системы для профессионала следует дважды щелкнуть по значку Дополнения, а затем по значку Пакет для предсказания результатов скачек. Эти действия приводят к вызову модуля Предобработки для предсказания результатов скачек.
В левом окне этого модуля щёлкнем по кнопке переключателя Число общих показателей и введём 2 в соответствующее поле. В правом окне он введём 3 в поле Число лошадей в каждом заезде и 2 в поле Число показателей для каждой лошади.
Рис. 17. Экранная форма модуля Предобработки для предсказания результатов скачек
После этого выбираем из меню Обработка пункт Начать обработку (развернуть). Когда процедура закончена, можно посмотреть развернутый файл, для этого необходимо выбрать из меню Файл пункт Правка файла данных.
Рис. 18. Экранная форма модуля Предобработки для предсказания результатов скачек
Выбор входов и выходов
Теперь необходимо указать NeuroShell 2, какие из столбцов являются входами, а какие - выходами. Щелкните дважды по значку модуля Выбор входов/выходов. Модуль покажет все имена столбцов в развернутом файле.
Следует пометить первые шесть столбцов (общие данные и показатели для двух лошадей) как входы (I), следующие два столбца (Место 1 и Место 2) как выходы (A), а все остальные столбцы (с именами C9, C10 и C11) оставляет неиспользованными (соответствующие ячейки пусты). А потом следует вычислить минимумы и максимумы.
Рис. 19. Экранная форма модуля Выбора входов\выходов
Затем переходим к работе с модулем Выделение тестового набора.
Рис. 20. Экранная форма модуля Выделения тестового наборы
Затем переходим к работе с модулем Проектирование. Выбирем 3-слойную стандартную сеть с обратным распространением ошибки, и оставляет все установки по умолчанию.
Рис. 21. Экранная форма модуля Выбора параметров архитектуры сети
Рис. 22. Экранная форма модуля Выбора параметров архитектуры сети
Рис. 23. Экранная форма модуля Выбора параметров архитектуры сети
Рис. 24. Экранная форма модуля Выбора параметров архитектуры сети
Затем переходим к работе с модулем Обучение, как обычно.
Рис. 25. Экранная форма выбора параметров тренировки и критериев остановки
Применение к файлу
Для того чтоб посмотреть, хорошие ли результаты дает сеть следует дважды щелкнуть по значку Применение к файлу, и войти в модуль Применение. Прежде чем выбрать из меню Работа пункт Начать применение, выключте флажки "Включать выходы в .OUT файл" и "Включать в .OUT файл разности между выходами и ответами сети".
Рис. 26. Экранная форма модуля Применения сети
Замечание: При применении натренированной сети к файлу, созданному с помощью Дополнения для предсказания результатов скачек, не включайте флажки, создающие в файле дополнительные столбцы, т.е. флажки Включать выходы в .OUT файл или Включать в .OUT файл разности между выходами и ответами сети. Эти дополнительные столбцы помешают модулю Постобработка для предсказания результатов скачек восстановить Ваш файл в его исходном состоянии.
По умолчанию модуль Применение обрабатывает файл .PAT, который представляет собой первый набор введённых данных. Натренированная сеть применяется к каждому примеру в развернутом файле данных, и вычисляются значения обоих выходов. Эти значения определяют, которая из двух лошадей является вероятным победителем. На экране отображаются статистические показатели, которые показывают точность работы натренированной сети.
Рис. 27. Экранная форма модуля просмотра файла RACE.OUT
Так как удобнее просматривать результаты применения сети вместе с входными данными и желаемыми выходами, то следует выйти из модуля Применение и дважды щелкнуть по значку Приписывание выходного файла. По умолчанию этот модуль объединяет файлы RACE.PAT и RACE.OUT, записывая результат в файл RACE.OUT. Выбираем из меню Работа пункт Начать приписывание. После окончания приписывания выходим из модуля.
Рис. 28. Экранная форма модуля Приписывания файла
Рис. 29. Экранная форма результата работы модуля Приписывания файла
Модуль постобработки для предсказания результатов скачек
Теперь настало время воспользоваться модулем Предсказание результатов скачек - постобработка, чтобы "свернуть" файл. Необходимо дважды щелкнуть по значку Дополнения в столбце Постобработка Системы для профессионала, а затем по значку Пакет для предсказания результатов скачек.
Модуль постобработки для предсказания результатов скачек внешне выглядит так же, как модуль предобработки. Однако, здесь по умолчанию уже установлены все правильные параметры, которые были введены ранее в модуле предобработки. Поэтому все, что следует сделать, это выбрать из меню Обработка пункт Начать обработку (свернуть).
Результатом работы является файл, в котором вся информация об одном заезде собрана в одной строке таблицы. Предсказанные сетью результаты для каждой лошади в паре комбинируются таким образом, чтобы дать ожидаемое место для каждой лошади в заезде.
Теперь можно посмотреть на новый .OUT файл, который теперь снова содержит всю информацию в той же форме, в которой она была представлена в исходном файле данных до развертывания.
Задание:
В качестве индивидуального задания в данной лабораторной работы необходимо воспользовавшись «Системой для профессионала» нейропакета NeuroShell2 выполнить индивидуальные задания из лабораторных работ 1 и 2.
Сравнить результаты, сделать выводы о возможности использования двух нейропакетов.
Оформить отчет, в котором отобразить особенности выполнения индивидуальных заданий в нейропакете NeuroShell2.