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R을 이용해 간단한 신경망 만들기 (13)



 RSNNS 패키지 역시 몇 개의 결과로 나눠지는 예측 모델을 학습할 수 있습니다. 앞서 학습했던 PIMA 인디언 당뇨 데이터로 확인해 보겠습니다. ( https://blog.naver.com/jjy0501/221448894556 참조)


library(RSNNS)
library(mlbench)

data(PimaIndiansDiabetes)
pima <- pimaindiansdiabetes="" span="">

pima<-pima age="" c="" diabetes="" glucose="" mass="" pedigree="" pregnant="" pressure="" span="">
pima=subset(pima,glucose>0)
pima=subset(pima,pressure>0)
pima=subset(pima,mass>0)

set.seed(1234)

data1<-scale c="" pima="" span="">
data2<-pima c="" span="">
data=cbind(data1,data2)
data<-data .frame="" data="" span="">

n = nrow(data)
train <- 600="" n="" sample="" span="">
test <- data="" span="" train="">
train <- data="" span="" train="">


 학습 데이터 전처리는 이전과 동일한 방법으로 준비하고 이를 RSNNS 로 학습하기 위해 입력 변수와 결과 변수로 나눕니다. 

input_train=train[,c("pregnant","glucose","pressure","mass","pedigree","age")]
output_train=train[,c("data2")]

input_test=test[,c("pregnant","glucose","pressure","mass","pedigree","age")]
output_test=test[,c("data2")]


 그런데 여기에서 0과 1로 입력되는 결과 변수를 학습시키기 위해서 이분형 매트릭스로 바꿔줄 필요가 있습니다. 

output_train<-decodeclasslabels output_train="" span="">
output_test<-decodeclasslabels output_test="" span="">


 output_test/train을 환경 창에서 클릭하면 다음과 같이 변환되었다는 사실을 알 수 있습니다. 





 이제 이를 학습시켜 결과를 구해 봅니다. 결과값은 소수점 이하까지 나오기 때문에 반올림을 위해서 round를 걸어줍니다. 


mod<-mlp input_train="" maxit="300)</span" output_train="" size="c(5,5),">
summary(mod)
mod

predictions <- input_test="" mod="" predict="" span="">
round(predictions)

> round(predictions)
    [,1] [,2]
3      0    1
4      1    0
5      0    1
18     1    0
24     1    0
25     0    1
28     1    0
30     1    0
41     0    1
47     0    1
56     1    0
58     1    0
59     0    1
62     1    0
68     0    1
70     1    0
80     1    0
94     1    0
95     1    0
99     1    0
101    0    1
106    1    0
116    0    1
117    0    1
122    1    0
123    1    0
130    1    0
141    1    0
154    1    0
165    0    1
185    0    1
195    1    0
212    0    1
216    0    1
217    1    0
219    1    0
227    1    0
229    0    1
231    1    0
233    1    0
234    1    0
235    1    0
237    0    1
239    0    1
244    0    1
247    1    0
252    1    0
261    0    1
269    1    0
271    0    1
273    1    0
276    1    0
280    1    0
284    1    0
286    1    0
295    1    0
304    0    1
305    1    0
306    1    0
310    0    1
315    0    1
316    1    0
317    1    0
320    0    1
323    1    0
325    1    0
328    0    1
329    1    0
334    1    0
355    1    0
368    1    0
374    1    0
384    1    0
402    1    0
414    1    0
428    0    1
430    0    1

 이하 생략 


 결과를 해석하기 위해서 한 번 더 처리가 필요합니다. 

pred<-round predictions="" span="">
result<-cbind output_test="" pred="" span="">
result<-data .frame="" result="" span="">
result$V5=ifelse(result$X1==result$V3,1,0)
sum(result$V5)/124


> pred<-round predictions="" span="">
> 
> result<-cbind output_test="" pred="" span="">
> result<-data .frame="" result="" span="">
> result$V5=ifelse(result$X1==result$V3,1,0)
> sum(result$V5)/124
[1] 0.75

 여기서는 결과를 pred라는 객체에 넣은 후 result에 본래 값과 합쳐 데이터 프레임으로 바꿔주고 결과와 예측값이 같은 경우를 살펴봤습니다. 그 결과 분류 정확도가 75%라는 결과를 얻었습니다. 나쁘지는 않지만, nnet 과 유사한 수준입니다. 여러 층의 은닉층을 만들 수 있지만, 결과가 딱히 더 좋지는 않은 셈입니다. 


 역시 여러 가지 옵션을 바꿀 수 있는데, 흥미롭게도 은닉층을 더 늘린다고 해서 더 좋은 결과가 나오지는 않습니다. 


mod<-mlp input_train="" maxit="300)</span" output_train="" size="c(5,5,5),">
summary(mod)
mod

predictions <- input_test="" mod="" predict="" span="">
round(predictions)

output_test
pred<-round predictions="" span="">

result<-cbind output_test="" pred="" span="">
result<-data .frame="" result="" span="">
result$V5=ifelse(result$X1==result$V3,1,0)
sum(result$V5)/124


> result<-cbind output_test="" pred="" span="">
> result<-data .frame="" result="" span="">
> result$V5=ifelse(result$X1==result$V3,1,0)
> sum(result$V5)/124
[1] 0.6774194


 마지막으로 시각화 툴 역시 사용이 가능합니다. 

library(devtools)


mod<-mlp input_train="" maxit="300,linOut=T)</span" output_train="" size="c(5,5),">
par(mar=numeric(4),family='serif')
plot.nnet(mod)



 여기에서도 두 가지 결과 변수를 선택하는 신경망이라는 점을 알 수 있습니다. 



 다음에는 로지스틱 회귀 분석에 대한 이야기를 해보겠습니다. 
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