인류의 복지와 편익을 위한 인프라 건설을 주도하는토목공학과
제목
인공신경망 인공지능 개발 코딩과 학습데이터(박영훈 교수)
작성일
2023.11.13
작성자
부천대학교 토목공학과
install.packages("nnet") library(nnet) cb=read.delim("Hshopping.txt", stringsAsFactors = FALSE) cb$반품여부=factor(cb$반품여부) cb$성별=factor(cb$ 성별) cb$출연자=factor(cb$ 출연자) str(cb) install.packages("caret", dependencies = TRUE) library(caret) set.seed(1) inTrain=createDataPartition(y=cb$반품여부, p=0.6, list=FALSE) cb.train=cb[inTrain,] cb.test=cb[-inTrain,] set.seed(1234567) nn_model=nnet(반품여부~성별+나이+구매금액+출연자, data=cb.train, size=3, maxit=1000) cb.test$nn_pred=predict(nn_model, cb.test, type="class") cb.test$nn_pred_prob=predict(nn_model, cb.test, type="raw") head(cb.test, n=30) install.packages("devtools") library(devtools) source_url('https://gist.githubusercontent.com/Peque/41a9e20d6687f2f3108d/raw/85e14f3a292e126f1454864427e3a189c2fe33f3/nnet_plot_update.r') plot.nnet(nn_model) install.packages("NeuralNetTools") library(NeuralNetTools) garson(nn_model) predicted=as.factor(predict(nn_model, newdata=cb.test, type="class")) confusionMatrix(predicted,cb.test$반품여부) install.packages("ROCR") library(ROCR) nn_pred=prediction(predict(nn_model, newdata=cb.test, type="raw"), cb.test$반품여부) nn_model.perf1=performance(nn_pred, "tpr", "fpr") plot(nn_model.perf1, colorize=TRUE)