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Extraire les éléments dans les résultats du réseau neuronal et le rapport

Bonjour à tous:
J'utilise des réseaux de neurones pour prédire la relation entre les polluants et les sources de pollution. J'ai trouvé des articles similaires dans le forum de discussion, mais comme je n'ai jamais appris de scripts et que je ne sais pas comment rechercher des mots-clés précis, j'ai encore des difficultés d'édition. , Ici pour demander votre aide.

　　Mon idée est la suivante: utilisez différents codes d'amorçage pour exécuter le réseau neuronal en séquence, puis créez une table, extrayez et enregistrez le "R² Training" et la "R² Validation" (si 10 sont exécutés, 10 Enregistrez les résultats dont vous avez besoin) pour trouver les meilleurs résultats.

De plus, y a-t-il un moyen de ne pas afficher la fenêtre du réseau neuronal à chaque exécution? Parce qu'elle est exécutée 10 fois, 10 fenêtres seront ajoutées.

Si vous avez des suggestions ou de l'aide, veuillez me corriger, merci!

Voici les parties que j'ai écrites et qui peuvent être exécutées normalement (codes de départ 1 ~ 10 dans l'ordre):

For( i = 1, i <=10, i++,
Neural(
Y( :NH4 ),
X(
:aver_NH4_kg_per_day 2,
:num_livestock,
:weighted_NH4,
:weighted_num,
:Name( "2weighted_nh4" ),
:Name( "2weighted_num" )
),
 Informative Missing( 0 ),
 Validation Method( "KFold", 5 ),
 Set Random Seed( i ) ,
 Fit(NTanH( 3 ))
);
);

 

ScriptingRe: Extraire les éléments dans les résultats du réseau neuronal et le rapportMerci beaucoup de m'avoir beaucoup aidé!
Je rechercherai la description de chaque fonction pour comprendre son objectif, afin d'être plus à l'aise lorsque j'ai besoin de modifier.
Merci encore et bonne journée!Re: 將 神經 網路 結果 中 的 項目 提取 出來 並 報告

Voici une modification de votre script qui capture les deux R2 que vous recherchez.

names default to here(1);
dt = current data table();
dto = New Table("Output", 
 New Column("Training R2"),
 New Column("Validation R2"),
 Add Rows(10)
);
For( i = 1, i <= 10, i++,
neu =  dt << Neural(
  Y( :NH4 ),
  X(
   :aver_NH4_kg_per_day 2,
   :num_livestock,
   :weighted_NH4,
   :weighted_num,
   :Name( "2weighted_nh4" ),
   :Name( "2weighted_num" )
  ),
  Informative Missing( 0 ),
  Validation Method( "KFold", 5 ),
  Set Random Seed( i ),
  Fit( NTanH( 3 ) )
 );
dto:Training R2[i] = (report(neu)["Training"][NumberColBox(1)] << get)[1];
dto:Validation R2[i] = (report(neu)["Validation"][NumberColBox(1)] << get)[1];
neu(report)<<CLOSE window=""></CLOSE>

Vous devez étudier le script ci-dessus et utiliser le guide de script et l'index de script pour vous aider à comprendre ce qu'il fait.