Page 82 - 4703

фікації згенерованими нейронними мережами. Перший рядок
Total показує число об'єктів 1 і 2-го класів в наборі даних; дру-
гий - скільки об'єктів фактично класифіковано правильно цією
моделлю; третій - скільки об'єктів фактично класифіковано
неправильно цією моделлю; четвертий показує число невідо-
мих (unknown) об'єктів; п'ятий і шостий - відсоток правильно і
неправильно класифікованих об'єктів. Електронна таблиця
Confusion Matrix (матриця невідповідностей) дає більше де-
талей класифікації і особливо корисна для класифікаційних
завдань з більше, ніж двома класами.
Виберіть Predictions tab діалогу Results. У Prediction
type(s) shown, зніміть прапорець Prediction, і виберіть опцію
рівні Довіри (Confidence levels). Клацніть кнопкою Predictions.
Ви зможете тоді розглянути рівні довіри нейронної мережі
при прогнозуванні класів на кожному об’єкті (усі вони - між 0
і 1). Низькі числа вказують на клас 1 , а високі - на клас 2 .
Рівні довіри нейронних мереж потрібно розглядати із застере-
женням - для деяких типів мережі рівні довіри можна розгля-
дати, як оцінки вірогідності членства в класі; для інших, мож-
ливо, неможна. Якщо ваша мережа - багатошаровий (multi-
layer) perceptron, який навчається з конфігурацією, за умов-
чанням, призначеним Intelligent Problem Solver, рівні довіри
дійсно можна розглядати, як оцінки вірогідності, за умови, що
згенерований розподіл узятий з сімейства показових
розподілів.

3.4 Пороги активації при класифікації

У проблемі з двома класами за умовчанням Intelligent
Problem Solver автоматично призначає єдиний поріг довіри
(тобто поріг, що приймається, встановлений рівний порогу, що
відхиляється), таким чином, що misclassification норма на цих
двох класах зрівняна. Альтернативно, ви можете встановити
пороги класифікації явно на Thresholds tab в IPS.
У проблемі класифікації з більше ніж двома класами
Нейронні мережі STATISTICA призначають поріг 1.0 для кож-
ного класу. За умовчанням, клас вибирається за максимальною
величиною активації (так званий алгоритм "переможець бере
усе"). Альтернативно, можна перевизначити пороги кла-
сифікації на Thresholds tab. Функція постобробки перевіряє,

82