Tue 27 Aug 00:14:56 CEST 2024
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40ae5ee5d3
45
test/test-mlp2.js
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45
test/test-mlp2.js
Normal file
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@ -0,0 +1,45 @@
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var x = csv.read('test-c45-3-X.csv'),
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||||
y = csv.read('test-c45-3-Y.csv');
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||||
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x.shift();
|
||||
y.shift();
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||||
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var classes=[
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'H1None',
|
||||
'H2None',
|
||||
'H3None',
|
||||
'H4None',
|
||||
'H5None',
|
||||
'H6None',
|
||||
'H7None',
|
||||
'H8None',
|
||||
'H9None',
|
||||
'NoneNone',
|
||||
];
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||||
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||||
y=y.map(function (c1) {
|
||||
return classes.map(function (c2) {
|
||||
return c1==c2?1:0
|
||||
})
|
||||
})
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||||
var model = ml.learn({
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algorithm : ml.ML.MLP,
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||||
x : x,
|
||||
y : y,
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||||
normalize:true,
|
||||
// bipolar:true,
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||||
epochs : 20000,
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||||
hidden_layers : [4]
|
||||
});
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||||
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||||
print(toJSON(model).length+' Bytes')
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||||
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||||
var targets,samples = csv.read('test-c45-3-S.csv');
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||||
samples.shift();
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||||
targets=ml.stats.utils.column(samples,x[0].length);
|
||||
samples=ml.stats.utils.select(samples,[0,x[0].length-1]);
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||||
|
||||
for(var i=0;i<samples.length;i++)
|
||||
print(classes.indexOf(targets[i]+'None'),
|
||||
ml.stats.utils.best(ml.classify(model,samples[i])));
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