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Extraiga los elementos de los resultados de la red neuronal e informe

Hola a todos:
Estoy usando redes neuronales para predecir la relación entre contaminantes y fuentes de contaminación. Encontré artículos similares en el foro de discusión, pero como nunca aprendí guiones y no sé cómo buscar palabras clave precisas, todavía tengo algunas dificultades de edición. , Aquí para buscar tu ayuda.

　　Mi idea es la siguiente: use diferentes códigos semilla para ejecutar la red neuronal en secuencia, y luego cree una tabla, extraiga y registre el "Entrenamiento R²" y la "Validación R²" (si se ejecutan 10, 10 Registre los resultados que necesita) para encontrar los mejores resultados.

Además, ¿hay alguna forma de no mostrar la ventana de la red neuronal cada vez que se ejecuta? Debido a que se ejecuta 10 veces, se agregarán 10 ventanas.

Si tiene alguna sugerencia o ayuda, corríjame, ¡gracias!

Las siguientes son las partes que he escrito y se pueden ejecutar normalmente (códigos semilla 1 ~ 10 en orden):

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: Extraiga los elementos en los resultados de la red neuronal e informe¡Muchas gracias por ayudarme tanto!
Buscaré la descripción de cada función para comprender su propósito, de modo que pueda estar más cómodo cuando necesite editar.
¡Gracias de nuevo y que tenga un buen día!Re: 將 神經 網路 結果 中 的 項目 提取 出來 並 報告

Aquí hay una modificación de su script que captura los dos R2 que está buscando.

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>

Debe estudiar la secuencia de comandos anterior y utilizar la Guía de secuencias de comandos y el Índice de secuencias de comandos para comprender lo que está haciendo.