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时间:2019-11-22
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1、【实验名称】NeuralNet节点【实验目的】i>认识神经网络的基木组成以及它们的属性和功能。2、描述神经网络通常执行的学习任务,如模式关联、模式识别、估计、控制以及过滤。3、了解神经网络的基本流程。4、通过案例掌握神经网络操作技术。【实验内容】(一)、读入数据(二)、计算促销前后销售额的变化率(三)、为数据设置字段格式(四)、神经网络学习过程(五)、为训练网络建立评估模型1>将模型结果结点连接到数据流2、添加字段比较预测值与实际值3、评价模型(六)模型预测1>预测模型建立2、输出规范化3、选择促销方案【实验步骤】通过对促销前后商品销售收
2、入的比较,判断促销手段是否对增加商品收益有关。Clementine提供了多种预测模型,包括NerualNet>Regression和LogistiCo这里我们用神经网络结点建模,评价该模型的优良以及对新的促销方案进行评估。(一)读入数据本示例的数据文件为GOODSln,向数据流程区添加Var.File结点,并将数据文件读入该结点。iX2Refreshcombined」og_format.txtcond.cpjC0ND1CONDC0ND2C0ND2ncustomer_dbase.savcustomersdrug.cpjDRUG1GOODSm
3、GOODS2GOODS2n宀“antfraudN.dbmailshot.cpjmisc.cpjnewcustomersN.dbNewsChan.savtelco^Feb.t)telco^Janstelco.Jant>k)y_trainsaTransactiorTSmodel.nulcer^recurulcerrecurpm_customerjram.savpm_customerjrain1.sav(Nocurrentfileselected)File:
4、
5、呛▲[♦Open冈查看:二JDemos►•■▼(-)计算促销前后销售额的变化率向数据
6、流增加一个Derive结点,将该结点命名为Increase。在公式栏中输入(After-Before)/Before*100.0以此来计算促销前后销售额的变化。團Table(三)为数据设置字段格式添加-•个Type结点到数据流屮。由于在制定促销方案前并不知道促销后商品的销售额,所以将字段After的Direction属性设置为None;神经网络模型需耍一个输出,这里将Increase字段的Direction设置为Out,除此Z外的其它结点全设置为In。(四)神经网络学习过程在设置好各个字段的Direction方向后,将NeuralNet结
7、点连接入数据流。在对NeuralNet进行设置时我们选择快速建模方法(Quick),选中Preventovertraining防止过度训练。同时我们还可以根据自己的需要设置训练停止的条件。Modelname•AutoOCustomMethodQuickkPreventovertrainingSample%508topon•DefaultSetrandomseed在建立好神经网络学习模型后,运行这条数据流,结果将在管理器的Models栏屮显示。选择查看该结果结点,可以对生成的神经网络各个方面的属性有所了解。(五)为训练网络建立评估模型1.将
8、模型结果结点连接到数据流将Increase结果结点连接在数据流中的Type结点后;GOODSInTableA十團Increase:Table:[®Table(7fieldsa200records)□0®□Die□£dl!t)generateClassCost
9、PromotionBeforeAlterIncrease1Confection23990146711491227626789[一5173▲2Dnnk79.29017451233..13709711.1196.0723Luxury8199014261352..1411724.3824.
10、3864Confection7418010982313..2444565.64748395Confection9009019682356..26194011.1675.4306Meat6985014861488..1562324.9353.9937Meat1001..12481237128441378238458Lumry2101013642510..2681346.7964.4079Luxury8732015852870..3108578.2964.47210Drink2658018352408..27286313.313616811D
11、nnk6523011942124...门27的67.2645.74612Meat7982015961740..1814894.2914.04213Confection4139011612706
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