"Bilgiye her yerden ulaşmak için"

Matlab’de Yapay Sinir Ağı Regresyon Eğrisini Yorumlama

Merhaba, genellikle Matlab’de oluşturulan ANN (Artificial Neural Network) modelleri için regresyon grafiğinin ne anlattığı pek yorumlanmıyor. Bu konu ile ilgili harika bir not buldum (En sonda kaynağı ve detaylarını bulabilirsiniz). Bu konuyaya değinmek iyi olacak.

Matlab ANN için Neural Network Toolbox adında bir plugin sunuyor. Kullanımı kolay olduğu kadar kodlama bilginiz varsa daha spesifik modeller kurabilirsiniz. Yorumlamaya gelince çok sayıda gösterge var. Ancak bunlardan bir tanesini şimdilik yazacağım.

Birincisi regresyon göstergesi;

Ağın çıktıları ile gerçek çıktı arasındaki uyumu ve bu uyumun düzeyini görmemiz için yapılır. Yani ağımız gerçek çıktıya ne kadar yaklaşık sonuç üretebiliyor diyebiliriz.

Aşağıdaki şekildeki çıktı Matlab de karşınıza çıkan regresyon grafiğidir. Peki ne anlama gelir?  Sonuçlar aşağıdaki şekillerde gösterilmektedir. Ağ çıktıları, hedeflere karşı açık daireler olarak işaretlenmiştir. En iyi doğrusal uyum, kesikli bir çizgiyle gösterilir. Mükemmel uyum (hedeflere eşit çıktı) düz çizgi ile gösterilir. Bu örnekte, en iyi doğrusal uyum çizgisini mükemmel uyum çizgisinden ayırt etmek zordur çünkü uyum çok iyidir.

Matlab Regression Results
Şekil-2

Şekil 2’deki çıktının hedefleri oldukça iyi takip ettiği görülmektedir (bu zor bir problemdir) ve R-değerleri neredeyse 0,9’dur.

 

Şekil 3

Şekil 3 deki ağ iyi modellenmemiştir. Muhtemelen bu sorun üzerinde daha fazla çalışmanız gerekiyor. Diğer ağ mimarilerini (daha gizli katman nöronları) deneyebilir veya eğitim tekniğinizi değiştirebilirsiniz.

Bir başka gösterge ise epoch sayısı ve hata grafiğidir. Şekil 4’te görüldüğü gibi doğrulama hatası arttığı için eğitim 15 yinelemeden sonra durmuş.
Eğitimin ilerlemesini kontrol etmek için eğitim, doğrulama ve test hatalarının grafiğini çizmek yararlı bir teşhis aracıdır.

 

Şekil 5

Buraya kadar az bir bilgi oldu farkındayım ancak vakit buldukça yazmaya devam edeceğim.

Kaynak ve Detay:

References:

“Neural Network Toolbox For Use with MATLAB® Howard Demuth Mark Beale” aramasını yapın.

Comments are currently closed.