КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ КОДЭИ

Результат обучения представлен ниже. Качество сетей стало лучше?

Проанализируем полученные результаты. Было построено 20 моделей.

Итоги данных моделей с архитектурой, производительностью (% правильной классификации) на всех подвыборках, алгоритм обучения, функция ошибки, функция активации.

Посмотрим на матрицу ошибок для каждой сети.

В матрице для каждой модели указано число правильно и неправильно классифицированных наблюдений по каждому классу, а также число по всем классам.

33

Выберем лучшие модели:

№1. MLP 4-3-4 — процент правильной классификации 76.

№2. MLP 4-6-4 — процент правильной классификации 78. №7. MLP 4-6-4 — процент правильной классификации 84. №8. MLP 4-6-4 — процент правильной классификации 92.

№10. MLP 4-6-4 — процент правильной классификации 97. №13. MLP 4-6-4 — процент правильной классификации 78.

Обратим внимание, что у хороших моделей количество нейронов на скрытом слое 6.

Модели можно выбирать по лучшей контрольной производительности Test perf.

Для выбора наилучшей модели лучше учитывать производительность на всех возможных подвыборках.

Выберем модель №10 и попытаемся еѐ проанализировать.

Будем производить анализ по всем подвыборкам.

Построим Доверительные уровни (Confidence levels)

для каждого наблюдения.