Partizioni (Funzione Radial Basis)
Dataset di partizione. Questo gruppo specifica il metodo di partizionamento del dataset attivo in campioni di formazione, verifica e holdout. Il campione di formazione comprende i record di dati utilizzati per formare la rete neurale; alcune percentuali di casi nel dataset devono essere assegnate al campione di formazione al fine di ottenere un modello. Il campione di prova è una serie indipendente di record di dati utilizzati per tenere traccia degli errori durante l'allenamento al fine di prevenire la sovrapformazione. Si consiglia vivamente di creare un campione di prova e la formazione in rete sarà generalmente più efficiente se il campione di prova è più piccolo rispetto al campione di allenamento. Il campione holdout è un'altra serie indipendente di record di dati utilizzati per valutare la rete neurale finale; l'errore per il campione holdout dà una stima "onesta" della capacità predittiva del modello perché i casi holdout non sono stati utilizzati per costruire il modello.
- Randomly assegna i casi in base al numero relativo di casi. Specificare il numero relativo (rapporto) dei casi assegnati casualmente ad ogni campione (allenamento, testing e holdout). La colonna % riporta la percentuale di casi che verranno assegnati a ciascun campione in base ai numeri relativi specificati.
Ad esempio, specificando 7, 3, 0 come i numeri relativi per la formazione, i test e i campioni holdout corrisponde a 70%, 30% e 0%. Specificando 2, 1, 1 come i numeri relativi corrisponde a 50%, 25% e 25%; 1, 1, 1 corrisponde a dividere il dataset in pari terzi tra allenamento, testing e holdout.
- Utilizza variabile di partizionamento per assegnare i casi. Specificare una variabile numerica che assegna ogni caso nel dataset attivo al campione di formazione, verifica o holdout. I casi con un valore positivo sulla variabile sono assegnati al campione di formazione, i casi con un valore di 0, al campione di prova, e i casi con un valore negativo, al campione holdout. I casi con un valore mancante di sistema vengono esclusi dall'analisi. I valori mancanti definiti dall'utente per la variabile partizione sono sempre considerati validi.
Come impostare Partizioni per la funzione Radial Basis
Questa funzione richiede l'opzione Neural Networks.
- Dai menu, scegliere:
- Nella finestra di dialogo Funzione di Basis Radial, clicca sulla scheda Partizioni .