Ödev Nasıl Yapılır? – Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri – Tez Yaptırma – Ödev Yaptırma Fiyatları – Ücretli Ödev Yaptırma – Tez Yaptırma Ücretleri – Sunum Hazırlığı Yaptırma – Dergi Makalesi Yaptırma – Dergi Makalesi Yazdırma

Kaydetme Sekmesi

Kaydet sekmesi, tahminleri veri kümesinde değişkenler olarak kaydetmek için kullanılır.

Her bağımlı değişken için tahmin edilen değeri veya kategoriyi kaydedin. Bu, ölçeğe bağımlı değişkenler için tahmin edilen değeri ve kategorik bağımlı değişkenler için tahmin edilen kategoriyi kaydeder.

Her bağımlı değişken için tahmin edilen sözde olasılığı veya kategoriyi kaydedin. Bu, kategorik bağımlı değişkenler için tahmin edilen sözde olasılıkları kaydeder. İlk n kategorinin her biri için ayrı bir değişken kaydedilir; burada n, Kaydedilecek Kategoriler sütununda belirtilir.

Kayıtlı Değişkenlerin Adları. Otomatik ad oluşturma, tüm çalışmalarınızı saklamanızı sağlar. Özel adlar, önce Veri Düzenleyicide kayıtlı değişkenleri silmeden önceki çalıştırmaların sonuçlarını atmanıza/değiştirmenize olanak tanır.

Olasılıklar ve Sözde Olasılıklar

Softmax aktivasyonuna ve çapraz entropi hatasına sahip kategorik bağımlı değişkenler, her kategori için tahmin edilen bir değere sahip olacaktır; burada tahmin edilen her değer, durumun kategoriye ait olma olasılığıdır.

Kareler toplamı hatası olan kategorik bağımlı değişkenler, her kategori için tahmin edilen bir değere sahip olacaktır, ancak tahmin edilen değerler olasılık olarak yorumlanamaz. Prosedür, herhangi biri 0’dan küçük veya 1’den büyük olsa veya belirli bir bağımlı değişkenin toplamı 1 olmasa bile bu tahmin edilen sözde olasılıkları kaydeder.

ROC, kümülatif kazançlar ve artış çizelgeleri sözde olasılıklara dayalı olarak oluşturulur. Sözde olasılıklardan herhangi birinin 0’dan küçük veya 1’den büyük olması veya belirli bir değişkenin toplamının 1 olmaması durumunda, önce 0 ile 1 arasında olacak ve toplamı 1 olacak şekilde yeniden ölçeklendirilir.

Sözde olasılıklar, toplamlarına bölünerek yeniden ölçeklendirilir. Örneğin, bir vaka üç kategorili bir bağımlı değişken için 0,50, 0,60 ve 0,40 sözde olasılıkları tahmin ettiyse, o zaman her sözde olasılık 1,50 toplamına bölünerek 0,33, 0,40 ve 0,27 elde edilir.

Sözde olasılıklardan herhangi biri negatifse, yukarıdaki yeniden ölçeklendirmeden önce tüm sözde olasılıklara en düşük olanın mutlak değeri eklenir. Örneğin, sözde olasılıklar -0,30, 0,50 ve 1,30 ise, 0,00, 0,80 ve 1,60 elde etmek için önce her bir değere 0,30 ekleyin. Ardından, 0.00, 0.33 ve 0.67’yi elde etmek için her yeni değeri toplam 2.40’a bölün.

Dışa Aktar sekmesi, her bağımlı değişken için sinaptik ağırlık tahminlerini bir XML (PMML) dosyasına kaydetmek için kullanılır. SmartScore ve SPSS Sunucusu (ayrı bir ürün), puanlama amacıyla model bilgilerini diğer veri dosyalarına uygulamak için bu model dosyasını kullanabilir. Bölünmüş dosyalar tanımlanmışsa bu seçenek kullanılamaz.

Word kaydetme tuşu
Belge kaydetme yöntemleri
Android Chrome sekmeleri Kaydetme
Masaüstüne kaydetme
Farklı kaydet nasıl yapılır
Chrome sekmeleri kaydetme
Word dosya kaydetme
Belge kaydetme kısayolu

Seçenekler Sekmesi

Kullanıcının Eksik Değerleri. Bir durumun analize dahil edilebilmesi için faktörlerin geçerli değerlere sahip olması gerekir. Bu kontroller, kullanıcı tarafından eksik olan değerlerin faktörler ve kategorik bağımlı değişkenler arasında geçerli kabul edilip edilmeyeceğine karar vermenizi sağlar.

Durdurma Kuralları. Bunlar, sinir ağı eğitiminin ne zaman durdurulacağını belirleyen kurallardır. Eğitim, en az bir veri geçişiyle ilerler. Daha sonra eğitim, listelenen sırayla kontrol edilen aşağıdaki kriterlere göre durdurulabilir. Takip eden durdurma kuralı tanımlarında bir adım, çevrimiçi ve mini toplu iş yöntemleri için bir veri geçişine ve toplu iş yöntemi için bir yinelemeye karşılık gelir.

Hatada azalma olmadan maksimum adımlar. Hatada bir azalma olup olmadığını kontrol etmeden önce izin verilecek adım sayısı. Belirtilen adım sayısından sonra hatada azalma olmazsa eğitim durur. 0’dan büyük bir tamsayı belirtin. Hatayı hesaplamak için hangi veri örneğinin kullanılacağını da belirleyebilirsiniz.

Varsa, test örneğini otomatik olarak kullanır ve aksi takdirde eğitim örneğini kullanır. Toplu eğitimin, her veri geçişinden sonra eğitim örneği hatasında bir azalmayı garanti ettiğini unutmayın; bu nedenle, bu seçenek yalnızca bir test örneği varsa toplu eğitim için geçerlidir. Hem eğitim hem de test verileri, bu örneklerin her biri için hatayı kontrol eder; bu seçenek yalnızca bir test numunesi çıkarsa geçerlidir.

Not: Her tam veri geçişinden sonra, çevrimiçi ve mini toplu eğitim, eğitim hatasını hesaplamak için fazladan bir veri geçişi gerektirir. Bu ekstra veri geçişi eğitimi önemli ölçüde yavaşlatabilir, bu nedenle genellikle bir test örneği sağlamanız ve her durumda Otomatik olarak seç’i seçmeniz önerilir.

Maksimum eğitim süresi. Algoritmanın çalışması için maksimum dakika sayısı belirtilip belirtilmeyeceğini seçin. 0’dan büyük bir sayı belirtin.

Maksimum Eğitim Dönemleri. İzin verilen maksimum çağ sayısı (veri geçişleri). Maksimum dönem sayısı aşılırsa eğitim durur. 0’dan büyük bir tamsayı belirtin.

Eğitim hatasında minimum göreli değişiklik. Bir önceki adıma göre eğitim hatasındaki göreli değişiklik kriter değerinden küçükse eğitim durur. 0’dan büyük bir sayı belirtin. Çevrimiçi ve mini toplu eğitim için, hatayı hesaplamak için yalnızca test verileri kullanılıyorsa bu kriter yoksayılır.

Eğitim hata oranındaki minimum göreli değişiklik. Eğitim hatasının boş modelin hatasına oranı kriter değerinden küçükse eğitim durur. Boş model, tüm bağımlı değişkenler için ortalama değeri tahmin eder. 0’dan büyük bir sayı belirtin. Çevrimiçi ve mini toplu eğitim için, hatayı hesaplamak için yalnızca test verileri kullanılıyorsa bu kriter yoksayılır.

Bellekte saklanacak maksimum vaka sayısı. Bu, çok katmanlı algılayıcı algoritmalarında aşağıdaki ayarları kontrol eder. 1’den büyük bir tamsayı belirtin.

Otomatik mimari seçiminde, ağ mimarisini belirlemek için kullanılan örneğin boyutu min(1000,memsize)’dir; burada memsize, bellekte depolanacak maksimum durum sayısıdır.

Mini küme sayısının otomatik olarak hesaplandığı mini küme eğitiminde, mini küme sayısı min(maks(M/10,2),memsize) şeklindedir; burada M, eğitim örneğindeki vaka sayısıdır.

“odev.yaptırma.com.tr“ ailesi olarak size her konuda destek sunabiliriz. Tek yapmanız gereken iletişim adreslerimizden bizlere ulaşmak!

Tüm alanlara özgü, literatür taraması yaptırma, simülasyon yaptırma, analiz yaptırma, çeviri yaptırma, makale ödevi yaptırma, dergi makalesi yaptırma, sunum ödevi yaptırma ve model oluşturma çalışmaları yapmaktayız.

The post Kaydetme Sekmesi first appeared on Ödev Yaptırma & Danışmanlık Merkezi.