Visualizzazione della rete neurale con R
Pacchetto di visualizzazione della rete neurale in R
La funzione neuralnet può visualizzare il grafico di calcolo tramite la funzione plot () come standard. Nota di seguito come visualizzare il grafico computazionale quando si utilizzano altri pacchetti di rete neurale che non hanno caratteristiche come la funzione di rete neurale.
- funzione plot.nn
- funzione plotnet
Preparazione
I dati di esempio utilizzano l'iride
Creare uno studente
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)), sostituire = F) train <-d [sample,] test <-d [-sample,] summary (train) #nnet library (nnet) nn1 = nnet (Species ~., Size = 5, data = train) pred_nn1 <- tabella predicire (nn1, test, type = "class") (test $ Species, pred_nn1)
Visualizza nnet
In ogni caso, il colore indica il positivo o il negativo e lo spessore indica l'ampiezza del valore numerico.
funzione plot.nn
source ("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/log/2007/img07/plot.nn.txt") plot.nn (nn1)
funzione plot.nnet
install.packages ("NeuralNetTools") libreria (NeuralNetTools) plotnet (nn1)
A proposito, nella funzione neuralnet
library (caret) tmp <-dummyVars (~., Data = train) dummy <-as.data.frame (Forecast (tmp, train)) library ("neuralnet") f = Species.setosa + Species.versicolor + Species. virginica ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width nn2 <-neuralnet (formula = f, data = dummy) trama (nn2)
Quando ci sono molte variabili, è più facile vedere la visualizzazione con la funzione plotnet orizzontale. La funzione plotnet è facile da usare perché può visualizzare non solo nnet ma anche reti neurali create con RSNNS e cursore e ha una vasta gamma di applicazioni.
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