Составители:
Рубрика:
65
Из табл. 1.2 следует, что нейронная сеть решила задачу класси"
фикации предприятий на две группы: потенциальных банкротов и
финансово"устойчивых предприятий. Из ста фирм, потенциально яв"
лявшихся банкротами, сеть точно классифицировала 96; из такого
же количества финансово"устойчивых предприятий 99 были опреде"
лены правильно. Ни одного наблюдения сеть не классифицировала
неправильно, четыре фирмы"банкрота и одну фирму"небанкрот сеть
не классифицировала, что может быть отнесено за счет установле"
ния слишком жестких доверительных уровней.
На рис. 1.20 приведен график ошибки обучения (Training Error
Graph) данной сети.
Рис. 1.20
При анализе результатов и качества классификации, а также
выборе порогов принятия/отвержения очень помогает информа"
ция, содержащаяся в окне «Статистики классификации»
(Classification Statistics), показанном на рис. 1.21.
Столбцы таблицы соответствуют классам, каждый столбец раз"
бит на две части: суммарные статистики и статистики присваива"
ния. Все данные отображаются отдельно для каждого множества (обу"
чающего или тестового).
Суммарные статистики включают: общее число наблюдений в этом
наборе данных; количество наблюдений из этого класса, которые сеть
классифицировала правильно; количество наблюдений из этого клас"
са, которые сеть классифицировала неправильно как относящиеся к
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 63
- 64
- 65
- 66
- 67
- …
- следующая ›
- последняя »
