nprtool と乳がんデータセットを使用して、学習用のサンプル ニューラル ネットワークを生成しました。次のコードは、matlab nprtool (パターン認識ツール) によって生成されました (わずかに変更されています)。ただし、これはネットワークをトレーニングするためだけのものです。ここで必要なのは、入力を入力し (特徴値であり、現在データセットには 9 つの特徴値があります)、最も可能性の高い出力を提供することです。これがどのように行われるかを知っている人はいますか、それとも誰かが私を正しい方向に向けることができますか? どんな助けでも大歓迎です。
% Create Network
numHiddenNeurons = 20; % Adjust as desired
net = newpr(cancerInputs,cancerTargets,numHiddenNeurons);
net.divideParam.trainRatio = 70/100; % Adjust as desired
net.divideParam.valRatio = 15/100; % Adjust as desired
net.divideParam.testRatio = 15/100; % Adjust as desired
% Train and Apply Network
[net,tr] = train(net,cancerInputs,cancerTargets);
outputs = sim(net,cancerInputs);
% Plot
plotperf(tr)
plotconfusion(cancerTargets,outputs)
よろしく、ミリンダ