Visualización de red neuronal con R
目次
Paquete de visualización de redes neuronales en R
La función de red neuronal puede visualizar el gráfico de cálculo mediante la función plot () como estándar. Observe a continuación cómo visualizar el gráfico computacional cuando se utilizan otros paquetes de redes neuronales que no tienen características como la función de red neuronal.
- función plot.nn
- función plotnet
Preparación
Los datos de muestra utilizan iris
Creando un aprendiz
d = iris d $ Species <-as.factor (d $ Species) #train_test_split set.seed (0) sample <-sample.int (n = nrow (d), size = floor (0.80 * nrow (d)), replace = F) train <-d [sample,] test <-d [-sample,] summary (train) #nnet library (nnet) nn1 = nnet (Species ~., Size = 5, data = train) pred_nn1 <- predecir (nn1, prueba, tipo = "clase") tabla (prueba $ Especies, pred_nn1)
Visualizar nnet
En cada caso, el color indica positivo o negativo, y el grosor indica la magnitud del valor numérico.
función plot.nn
fuente ("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2007/img07/plot.nn.txt") plot.nn (nn1)
función plot.nnet
install.packages ("NeuralNetTools") biblioteca (NeuralNetTools) plotnet (nn1)
Por cierto, en la función de la red neuronal
biblioteca (signo de intercalación) tmp <-dummyVars (~., Data = train) dummy <-as.data.frame (predict (tmp, train)) library ("neuralnet") f = Species.setosa + Species.versicolor + Species. virginica ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width nn2 <-neuralnet (fórmula = f, datos = ficticia) parcela (nn2)
Cuando hay muchas variables, es más fácil ver la visualización con la función plotnet horizontal. La función plotnet es fácil de usar porque puede visualizar no solo nnet sino también redes neuronales creadas con RSNNS y caret y tiene una amplia gama de aplicaciones.