Боровиков В.П. - Нейронные сети (778916), страница 50
Текст из файла (страница 50)
9.2 и 9.3). Рис. 9.2 В модуле Нейронные сети имеется возможность непосредственно считывать файлы дащпвх системы КТО!БТ1СА, при этом автоматически определяются номинальные переменные (т.е. переменные, которые могут принимать одно нз нескольких заданных текстовых значений, например, Пол = (Муж, Жен)), а такие типы данных, как даты и время, переводятся в числовое представление (на вход нейронной сети могут подаваться только числовые данные). 273 Неаронные сети. ЯТАТ!ЯТ!СА Мес~й йенесгае ~ееь емма ыв е ем аны а~ смнн ~ Фэны, сто ~ Яонн и сьне, ~„' ы/-н О ВМфГИ Ю В~ ~ Я~ /ылеенавюепмююр ! $ <.1 н .
н Рис. 9.3 Если вы получаете данные в какой-то другой программе (например, электронных таблицах), то, прежде всего, нужно будет осуществить импорт данных средствами системы БТАТ1БТ1СА. Помимо функции импорта в системе БТАТ1КТ1СА реализованы и другие возможности доступа к внешним источникам информации: ° использование буфера обмена%~пдотга (БТАТ15Т1СА понимает форматы данных в буфере обмена, применяемые в таких приложениях, как Ехсе1 и 1.огоа); ° доступ к различным базам данных с помощью инструмента построения запросов БТАПБТ1СА Диету.
Рис. 9.4 274 Гпава 9. кратко« руководство Текстовые файлы с разделителями — знаками табуляции или запятыми мовкно импортировать непосредственно в пакет БТАГ13Т1СА. При этом по желанию, первую строку файла можно оставлять для имен переменных, а первый столбец — для имен наблюдений (рис. 9.4). После того, как файл данных открыт или вновь создан, его содсрэквмое можно редактировать как обычную таблицу среды ЯТАТ1о Т1СА. В о ТАТ1БТ1СА реализованы основные операции с данными, характерные для табличных процессоров, в том числе: редактирование, выделение блока ячеек, пересылка в буфер обмена и т.д.
Кроме этого, здесь имеются специальные операции для задания типа и имен переменных и наблюдений, их добавлен~и, удаления, перемещения и копирования. Типы переменных ц наблюдений В программе БТАГ1БТ1СА Нейронные сети все наблюдения из файла данных делятся на четыре группы (множества): обучающие, контрольные, тестовыс и неучитываемые. Обучающее множество служит для обучения нейронной сети, контрольное — для независимой оценки хода обучения, тестовое— для окончательной оценки после завершения серии экспериментов. Неучитываемое множество не используется вовсе (оно может понадобиться, если часть данных испорчена, ненадежна или их просто слишком много).
Аналогично все переменные делятся на входные, выходные, входные/выходные (например, при анализс временных рядов) и неучитываемые (последние обычно являются «кандидатами на роль входных переменных», чья полезность для построения прогноза заранее неясна, и потому в процессе экспериментирования некоторые из них отключают). Тип переменных и наблюдений задается в модуле Нейронные сети. Число входных и выходных переменных, а также обучающих, контрольных и тестовых наблюдений выводится в соответствующих полях в верхней части стартового окна БТАГ1ЗТ1СА Нейронные сети. Пропорции между типами можно изменить, редактируя установки в этих полях.
Это не приведет к добавлению новых или удалению имеющихся наблюдений или переменных: будет меняться только тип уже существующих наблюдений или переменных. Подобная операция используется для формирования несмещенного контрольного множества. Сначала нужно указать размер этого множества (обычно на нсго отводится половина всего набора данных, а другая половина — на обучающсе; если же необходимо еще и тсстовос множество, то файл надо разбить на три части). Затем, с помощью опции Случайный выбор все имеющиеся наблюдсния случайным образом распределяются по различным типам. При первом чтении файла данных в программе БТАГ1о Т1СА Нейронные сети необходимо определить, какие из переменных будут входными, а какие 275 Нейронные сепо.
ЗТАТ!ЗТ!СА Нема! Не1енн!!е выходными; точно также и для наблюдений нсобходимо задать параметры выборок для обучения, проверки, тестирования. Установки, относящиеся к переменным, необходимо производить на стартовом окне модуля Нейронные сети, а установки, касающиеся наблюдений, нужно производить с помощью инструмента Выборки в диалоговом окне задания параметров анализа (на него вы переходите после стартового окна). Заметим, однако, что если задана переменная идентификации выборок, то ее необходимо задавать на стартовом окне при задании входных/выходных переменных. Имена переменных и наблюдений Имеется возможность присваивать имена отдельным переменным и/или наблюдениям.
Это делается с помощью команды Спецификации переменных, команды Все спецификации переменных, Диспетчер имен наблюдений меню Данные. Можно и просто дваящы щелкнуть на имени в поле заголовка строки или столбца, и имя можно будет ввести непосредственно в таблицу. В программе БТАГБТ1СА Нейронные сети не требуется в обязательном порядке присваивать имена наблюдениям или переменным. Если имя не было задано, то в таблице выводится условное имя, принимаемое по умолчанию. Определение переменной (номинальные значения) В программе ВТАГБТ1СА Нейронные сети имеются специальные возможности для работы с категориальными (номинальными) переменными. Для номинальных переменных существуют специальные методы преобразования значений, а тип выходных переменных позволяет отличить задачи классификации (где используются номинальные переменные) от задач регрессии (где используются числовые переменные).
Переменная может быть либо числовой, либо номинальной, но не то и другое вместе. Чтобы определить номинальную переменную в пакете ЯТАПБТГСА Нейронные сети нужно выбрать эту переменную как категориальную (либо на вкладке Быстрый, нажав кнопку Переменные, либо перейти на вкладку Дополнительно и нажать кнопку Тип переменной). При импорте файлов с разделителями — знаками табуляции или запятыми, в случае, если они содержат номинальные значения (представленные строками текста), программа БТАГ!БТГСА Нейронные сети автоматически распознает их и сама определяет нужные номинальные значения.
276 Гвава 9, Крап1ков руководство ьгобаипеные ы удаление набпюденыд ы переменных Добавлять, удалять, копировать и перемещать наблюдения и переменные можно с помощью меню Данные или непосредственно в таблице. Различные команды меню Данные-Переменные и Данные-Наблюдения помогают достичь большей эффективности, а средства работы с таблицей непосредственно более удобны в работе. Добавить новыс наблюдения можно двумя способами: 1. Выделить какое-либо наблюдение.
Щелкнуть левой кнопкой мыши на заголовок этого наблюдения и выбрать Добавить наблюдения. Можно поступить и так: зайти в меню Данные -+ Наблюдения — у Добавить. 2. Наблюдения можно вставлять и из буфера обмена. Для этого небходимо щелкнуть левой кнопкой мыши на название того наблюдения или переменной, в которую мы хотим вставить данные. Чтобы удалить наблюдение или группу наблюдений, нужно обычным образом вьшелить их через заголовки строк, а затем нажать Сгг!+Х. На самом дслс при этом наблюдения будут помещены в буфер обмена, поэтому если вы переместите курсор в другое место и нажмете Сгг!+к', наблюдения будут помещены на место курсора, а с помощью сочетаний клавиш Сй+-Си С!г!+Р" наблюдения можно копировать и вставлять.
Перемещение и копирование переменных осуществляется аналогично. Пропущенные данные В модуле БТАТ1о Т1СА Нейронные сети имеются специальные средства для обработки пропущенных данных, которые аналогичны используемым в остальных модулях БТАТ1БТ1СА. Несмотря на то, что программа БТАТ1оТ1СА Нейронные сети может работать с пропущенными данными, подставляя вместо них разумные оценки, тем не менее, как при обучении сети, таки при ее работе не рекомендуется использовать пропущенные значения, если есть такая возможность.
Хотя бывает, что объем имеющихся обучающих наблюдений слишком мал, и мы вынуждены использовать все имеющиеся наблюдения. Программа БТАТ1БТ1СА Нейронные сети может автоматически помечать все переменные или наблюдения, содержащие пропущенные данные, как неучитываемые (чтобы они не использовались при анализе). Что именно будет объявляться неучитываемым — наблюдения илн переменные — определяется выбором пользователя. Если у какой-то из переменных слишком много значений пропущено, то ее, быть может, стоит исключить из рассмотрения.
Если же у переменной отсутствует всего несколько значений, имеет смысл объявить нсучитываемыми соответствующие наблюдения. Можно рекомендовать следующую последова- 277 недронные сепм. ЗтАт!Зт!сА нема! ме!аоФз тельность действий: сначала объявить неучитываемой переменную и просмотреть, сколько значений на самом деле отсутствует. Если таких строк немного, то снова сделать переменную входной, а неучитываемыми объявить наблюдения. В импортируемом файле с разделителями — знаками табуляции или запятыми — пропущенные данные могут обозначаться пропуском. СЕТИ Введение После того, как создан или импортирован набор данных, можно приступать к построению и обучению нейронных сетей.
Сеть пакета ЯТАТ15Т1СА Нейронные сети может содержать слои для пре- и постпроцессирования, в которых соответственно исходные данные преобразуются к виду, подходящему для подачи на вход сети, а выходные данные — к виду, удобному для интерпретации. При этом номинальные значения преобразуются в числовую форму, числовые значения масштабируются в подходящий диапазон, производится подстановка пропущенных значений, а в задачах с временными рядамн — формирование блоков последовательных наблюдений. Данные пре- и постпроцессирования включают набор входных и выходных переменных, для каждой из которых указывается ес имя и тип, как в исходном наборе данных. Замечание о входных и выходных переменных Набор входных и выходных переменных в пакете оТАТ1о Т1СА Нейронные сети существует отдельно от файла данных.
Чтобы упростить процедуру построения сети, программа о ТАТ1о Г1СА Нейронные сети автоматичес!ш копирует имена и определения переменных из набора данных в создаваемую сеть, а затем отделяет сеть и данные друг от друга. Благодаря этому сеть можно будет использовать для анализа новых данных, не обращаясь к исходному файлу (поскольку сеть помнит имена и типы своих переменных, она будет знать, что делать). Построение сети Чтобы создать новую сеть, следует воспользоваться инструментом 1!1астер решений или Конструктор сетей. В последовательности диалоговых окон Мастера решений и Конструктора сетей имеются средства для задания и рсдактнрования параметров переменных пре- и постпроцсссирования.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
