Question

我们正在创建一个用于预测台风发生的神经网络，使用几个台风参数作为输入。到目前为止，我们已经能够使用 Encog 3.2 生成数据并训练神经网络。现在，我们需要评估培训结果。

我们使用 ForestCover 项目（在Encog 3.2示例中）作为参考，但是所述项目的评估代码用于分类神经网络。因此，我们无法在所述项目代码之后评估我们的神经网络。

我们还检查了 PredictMarket 项目（在Encog 3.2示例中），因为它是一个预测神经网络。但是我们在使用MLData方面遇到了困难。

MLData output = network.compute(inputData);

我们想要提取输出的内容，并将其与 evaluation.csv 的内容进行比较，以进行神经网络评估。

有没有办法可以将输出变量提取/转换为标准化值，然后我们可以将其与标准化的evaluate.csv进行比较？

或

我们是否可以修改 ForestCover Evaluate.java 文件以评估预测神经网络？

谢谢。

Answer 1

这是一个C＃示例（Java应该类似），它会写出.csv文件（TestResultsFile），其中包含非规范化的预期和实际结果，因此您可以将它们与Excel图形进行比较。

d3.selectAll(".xAxis>.tick>text")
  .each(function(d, i){
    d3.select(this).style("font-size",30);
  });

的想法

如果你真的想要比较标准化值，只需删除两个调用“Denormalize”。