Re: 문제202. (오늘의 마지막 문제) for loop문을 더 사용해서 여러층으로 해도 되고..

[19기_김진경]

# 1. 데이터를 로드합니다.
concrete <- read.csv("c:\\data\\concrete.csv")
head(concrete)  # 맨 끝에 strength 가 종속변수 입니다. 

nrow(concrete)  # 1030
ncol(concrete)   # 9 

# 2. 결측치가 있는지 확인
colSums(is.na(concrete))

# 3. 데이터를 정규화 합니다. (0~1사이로 변경)

# 종속변수가 숫자형이어서 같이 정규화를 진행합니다. 

normalize <- function(x) {
  return ( (x-min(x)) / ( max(x) - min(x) )  )
}

concrete_norm <- as.data.frame( lapply( concrete, normalize) )
head(concrete_norm)
summary(concrete_norm)

# 4. 훈련 데이터와 테스트 데이터를 분리합니다.(8대2)
library(caret)
set.seed(1)
k <- createDataPartition( concrete_norm$strength, p=0.8, list=F)

train_data <- concrete_norm[ k,  ]
test_data <- concrete_norm[ -k,  ]

nrow(train_data)  # 826
nrow(test_data)   # 204

# 5. 모델을 설정 (p332)
install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)

# 6. 훈련 데이터로 모델을 훈련시킵니다. 

#6-1. 3층 모델
set.seed(1)

C1_values <- as.matrix(2*(1:5))
C2_values <- as.matrix(5*(1:6))
C3_values <- as.matrix(10*(1:5))

results_3C <- data.frame( C1=numeric(), C2=numeric(), C3=numeric(), accuracy=numeric())

for (C1 in C1_values) {
  for (C2 in C2_values) {
    for (C3 in C3_values) {
      concrete_model <- neuralnet( formula=strength ~ cement + slag + ash + water + 
                               superplastic + coarseagg + fineagg + age,
                             data = train_data, hidden=c(C1,C2,C3), threshold = 0.02  )
      result <- compute( concrete_model,  test_data[   , 1:8] )  
      accuracy <- cor( result$net.result,  test_data[  , 9] ) 
      results_3C <- rbind( results_3C, data.frame(C1=C1, C2=C2, C3=C3, accuracy=accuracy))
      print( paste( 'h1:' , C1,  'h2:',C2, 'h3:', C3, accuracy ) ) 
    }
  }
}

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3차원 산점도 fig에 사용한 코드 

fig <- plot_ly(results_3C, x = ~C1, y = ~C2, z = ~C3,
               marker = list(color = ~accuracy, colorscale = c('#FFE1A1', '#683531'), showscale = TRUE))
fig <- fig %>% add_markers()
fig <- fig %>% layout(scene = list(xaxis = list(title = 'Layer 1 Neuron'),
                                   yaxis = list(title = 'Layer 2 Neuron'),
                                   zaxis = list(title = 'Layer 3 Neuron')),
                      annotations = list(
                        x = 1.13,
                        y = 1.05,
                        text = 'Accuracy',
                        xref = 'paper',
                        yref = 'paper',
                        showarrow = FALSE
                      ))
fig

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시도해 본 코드 :

library(plotly)
fig2
fig2 <- plot_ly(results_3C, x = ~C2, y = ~C3, z=~C1) %>% 
  add_surface(z = results_3C$C1, colorscare= c('#FFE1A1', '#683531'))

생각한 형태:

또는