用于encog 3.0的CSV类型的训练数据格式并使用它

Question

我想知道如何制作用于在encog中存储训练数据的csv文件。目前我有200个功能（f）作为输入和多输出（o）（例如作者A，B，C ......）。那么如何组织CSV文件呢？我应该这样吗？

f1, f2, f3 ... f200, o1
f1, f2, f3 ... f200, o2
f1, f2, f3 ... f200, o3

我的一些问题是：

• o1，o2和o3可以接受字符串吗？ （作者姓名）。
• 培训csv文件和测试cvs文件的格式是否一样？
• 是否可以直接使用CSV文件提供NN？或者它必须转换为多维数组作为这个例子？由于我需要200个功能作为输入，这将非常困难。

double XOR_INPUT[][] = [
        [0,0],
        [1,0],
        [0,1],
        [1,1]
];

• 如何使用encog框架规范化csv文件中的数据（到 - + 1范围）？

非常感谢你。

Answer 1

没有。神经网络仅使用浮点数运算，优选0到1（输出）或-1到1（输入）。对于字符串，请使用n个编码中的1个。

所以，例如。如果你的输出是'a'，'b'，'c'，则将其设置为

1 0 0       = 'a'
0 1 0       = 'b'
0 0 1       = 'c'

如果需要，您还可以添加空类，因为找不到结果。 您可以从csv中读取数据，但是encog正在寻找2d双数组中的所有内容（或者更准确地说是'数组数组'）。 为简化起见，首先要说10个功能。

按功能进行标准化。因此，对于每个特征，数据点a的标准化公式为：

((a - min) / range) + 1

该功能的range = max - min。

所以所有输入数据点都应该在-1到1的范围内。

也许发布一个真实的数据示例，可能会更好地展示您需要做的事情。