réseau neuronal et entrées - page 38
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Bon après-midi.
Pas seulement ça. J'utilise ada, randomForest ( dans diverses variantes), C50 et d'autres. Mais les meilleurs résultats, bien sûr, viennent de ada et rfNear() de CORElearn. Le très vanté svm n'a pas montré d'avantages (sauf qu'il prend beaucoup de temps à apprendre). Sans minimiser son importance, peut-être n'ai-je pas su le cuisiner correctement ?
L'ordre des travaux est le suivant.Vérifiez la signification desdonnées d'entrée, déterminez les paramètres optimaux pour chaque modèle. Calcul par trois modèles différents avec étalonnage, décision par vote simple. Avec un échantillon initial de 1000 bars, le modèle fonctionne de manière stable avec 250 bars sans réapprentissage. Contrôle et estimation de la précision.
Il existe des paquets qui estiment l'influence des méthodes de prétraitement sur le résultat et sélectionnent la meilleure, en plus de l'évaluation des données d'entrée à l'aide de méthodes de composantes principales. Je ne les ai pas encore maîtrisés, car je n'ai pas assez de temps. Mais je vais continuer à les étudier.
Bonne chance.
Selon vous, quels signaux d'entrée transportent des informations utiles :)
Voir le PDF dans l'archive ci-jointe : p. 17 Réduction des prédicteurs non significatifs...
Il y a un exemple simple qui montre clairement que la méthode ne sous-échantillonne correctement que les entrées qui ne sont pas des variables explicatives dans l'échantillon de formation.
Voici une fenêtre comme celle-ci....
HMM... Intéressant, j'ai téléchargé le projet depuis le lien dans le livre, mais je ne sais pas comment l'exécuter. Pouvez-vous me dire ???
Est-il possible que la version de Java sur votre ordinateur ne soit pas à jour ? J'ai compilé le projet sous la version 1.8.0_25
Téléchargez la dernière version de Java2SE (JRE ou JDK) à l'adresse suivante : http://java.com/ru/.
Super, tout fonctionne, mais on ne sait pas sous quelle forme les données doivent être soumises..... Il est clair que les .csv sont bien, comment ils doivent être disposés, etc.
Si vous pouvez m'envoyer un fichier de données avec un exemple.....
Super, tout est en place et fonctionne, mais on ne sait pas exactement sous quelle forme les données doivent se présenter..... Il est clair que les .csv sont bien, mais comment les disposer, etc.
Si vous pouvez envoyer le fichier de données avec l'exemple à.....
voir. Prévision de la faillite.
Vous trouverez en annexe un fichier CSV avec un exemple de classification.
En bref :
Le séparateur de cellules est un point-virgule.
Séparateur de la partie entière de la partie fractionnaire pour les nombres : soit point, soit virgule (toutes les virgules sont automatiquement remplacées par des points).
La première colonne - exemples d'identifiants (sous forme textuelle)
Dernière colonne - valeurs de la variable dépendante : 1 - appartenance à une classe donnée, 0 - appartenance à une classe indéfinie (toute classe autre que celle donnée)
Première ligne - identifiants des facteurs (sous forme textuelle)
Deuxième ligne - notes sur les identificateurs de facteurs, par exemple, les unités de mesure (en tant que texte)
Les données restantes sous la deuxième ligne, à droite de la première colonne et à gauche de la dernière colonne sont des valeurs numériques des facteurs (les données non numériques ne sont pas traitées).
Je vois. La première transformation est la normalisation des données d'entrée, après la normalisation je substitue les données dans la formule et j'obtiens le RÉSULTAT de QUOI ? Je veux dire que je mets les données normalisées dans la formule et j'obtiens la courbe de l'indicateur selon la formule ??? Pourquoi devrais-je mettre un signe >0 ???
c'est un peu flou :-(