3. 딥러닝 (neuralnet 패키지)4 R 딥러닝 예시 (iris 데이터) 데이터를 변수에 저장해줍니다. iris라는 내장데이터를 이용할 것입니다. data=iris 이후 과정은 번호를 붙여 진행하겠습니다. 1. 데이터 살펴보기 str함수를 이용하여 변수들을 살펴봅시다. > str(data) 'data.frame':150 obs. of 5 variables: $ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ... $ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ... $ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ... $ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 .. 2023. 7. 28. [R 딥러닝 예제] 표준정규분포함수 만들기 #3. 학습결과 평가하기 #3. 학습결과 평가하기 우리가 예측한 결과가 잘 맞는다는 것을 어떻게 확인할 수 있을까요. 먼저 실제 output과, 계산된 output 데이터를 가져옵시다. 지난시간까지 만든 코드를 실행하면 됩니다. 코드는 아래와 같습니다. library(neuralnet) #data 생성set.seed(1)input=rnorm(1000)output=dnorm(input) #train 데이터를 배정합니다.input_train=input[1:500]output_train=output[1:500] #test데이터를 배정합니다.input_test=input[501:1000]output_test=output[501:1000] #train 데이터 input,output을 하나의 행렬로 묶기my_data_train=cbind(.. 2019. 12. 14. [R 딥러닝 예제] 표준정규분포함수 만들기 #2. 학습결과 확인하기 #2. 학습결과 확인하기 우리는 지난시간에 아래와 같은 train 데이터와 test 데이터를 정의했습니다. library(neuralnet) #data 생성set.seed(1)input=rnorm(1000)output=dnorm(input) #train 데이터를 배정합니다.input_train=input[1:500]output_train=output[1:500] #test데이터를 배정합니다.input_test=input[501:1000]output_test=output[501:1000] #train 데이터 input,output을 하나의 행렬로 묶기my_data_train=cbind(input_train,output_train) input_train과 output_train 데이터를 이용하여 신경망을 학.. 2019. 12. 14. [R 딥러닝 예제] 표준정규분포함수 만들기 #1. neuralnet 패키지로 신경망 만들기 #1. neuralnet 패키지로 신경망 만들기 딥러닝을 이용하여 표준정규분포함수를 학습시켜보려고 합니다. 먼저 패키지를 설치해야하는데요. neuralnet 패키지를 사용할겁니다. 아래와 같이 패키지를 설치합니다. install.packages("neuralnet") neuralnet 라이브러리를 호출하고 데이터를 생성합니다. library(neuralnet) #data 생성 set.seed(1) input=rnorm(1000) output=dnorm(input) rnorm함수는 정규분포의 확률변수를 임의로 추출해주는 함수입니다. 확률분포값을 이용하여 변수를 추출하므로, 확률분포 값이 클 수록 추출될 확률이 높습니다. 디폴트 값이 평균 0, 표준편차 1 이므로, 표준정규분포에서 확률변수가 추출됩니다. 확.. 2019. 12. 13. 이전 1 다음
