신경망 모형 과제

credit<-read.csv("credit.csv", header=TRUE, stringsAsFactors = TRUE)
head(credit)
#credit 구조 확인
str(credit)


# 훈련용 검증용 분할
library(caret)
set.seed(1000)
inTrain <- createDataPartition( y = credit$default,
                                
                                p = .7,
                                
                                list = FALSE)

#자료구조화인
str(inTrain)

#트레이닝 셋과 테스팅 셋 설정
training <- credit[ inTrain,]
testing <- credit[-inTrain,]

# 행 열 확인
nrow(training)
nrow(testing)




# 신경망모형 생성 (변수 3개)
library(nnet)
nn.credit <- nnet(default~age+job, data=training, size=2, maxit=200)




# 은닉층의  노드  수(size)는  2, 초기  랜덤  가중치의  범위는  [-0.1, 0.1], weight decay 모수는  0(디폴트), 최대반복수는  200(디폴트는  100)
summary(nn.credit)  # 가중치 출력
nn.credit
#nn.credit$wts  
#nn.credit$value
#nn.credit$fitted.values


install.packages("devtools")
library(devtools)
source_url("https://gist.githubusercontent.com/Peque/41a9e20d6687f2f3108d/raw/85e14f3a292e126f1454864427e3a189c2fe33f3/nnet_plot_update.r")
plot.nnet(nn.credit)


str(credit$default)
str(nnet.prob)

nnet.prob <- as.factor(predict(nn.credit, testing, type = "class"))
table(testing$default, nnet.prob)
confusionMatrix(nnet.prob,testing$default)

8장 신경망모형 과제.R

0.00MB

20170744 권다정 신경망모형 과제 (2).hwp

0.20MB