КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ КОДЭИ
.pdf
Выберем режим переменные %побед, % поражений и категориальную переменную Рейтинг.
Нажимаем ОК.
12.03.13 Доцент С.Т. Касюк |
9 |
Перед нами диаграмма рассеивания классов в пространстве:
-класс fourth достаточно хорошо отделим от класса first
и second;
-классы first и second имеют пересечения;
-классы fourth и third имеют пересечения.
Построим ещѐ одну диаграмму рассеивания классов в пространстве для переменных Забито мячей, Пропущено мячей и категориальной переменной
Рейтинг.
11
Шаг 2. Запускаем новый анализ в нейронных сетях и выбираем классификацию.
12.03.13 Доцент С.Т. Касюк |
12 |
Шаг 3. В следующем окне выбираем категориальную целевую переменную Рейтинг и входные непрерывные переменные.
12.03.13 Доцент С.Т. Касюк |
13 |
Три стратегии построения моделей:
1.Автоматизированная нейронная сеть (ANS).
2.Пользовательская нейронная сеть (CNN).
3. Метод многократных подвыборок (случайные, бутстреп).
12.03.13 Доцент С.Т. Касюк |
14 |
Укажем размеры подвыборок на вкладке Подвыборки
(ПНС и АНС) — Sampling (CNN and ANS):
1)обучающая подвыборка (train) — 70%;
2)контрольная подвыборка (test) — 15%;
3)тестовая подвыборка (vaidation) — 15%.
12.03.13 Доцент С.Т. Касюк |
15 |
Для стратегии Создания подвыборок построим 5 сетей со следующим разбиением по размерам подвыборок:
-обучающая 70%;
-контрольная 15%;
-тестовая 15%.
12.03.13 Доцент С.Т. Касюк |
16 |
Задаем в окне минимальные настройки.
12.03.13 Доцент С.Т. Касюк |
17 |
Указываем функции активации: как правило в задачах классификации используются логистические и гиперболические функции на скрытых и выходных слоях.
12.03.13 Доцент С.Т. Касюк |
18 |