3. Нажмите правую кнопку мыши и выберите из контекстного меню пункт Не учитывать - Ignore. Отмеченные наблюдения будут выделены серым цветом, и программа ST Neural Networks не будет использовать их при обучении.

4. Проделайте все то же самое для наблюдений 71-100 и 121-150 (рисунок 4.41).

5. Поменяйте число наблюдений в обучающем множестве - (оно указано в поле Обучающее - Training) с 60 на 30. Программа ST Neural Networks автоматически отнесет оставшиеся наблюдения к контрольному множеству, так что теперь у нас будет 30 обучающих

и 30 контрольных наблюдений.

6. Нажмите кнопку Перемешать - Shuffle — обучающие и контрольные наблюдения будут взяты случайным образом среди всех 60 наблюдений. Вы заметите это, взглянув на таблицу. Обучающие наблюдения показаны черным цветом, а контрольные - красным.

7. Затем переместите указатель мыши на линию, разделяющую заголовки столбцов переменных SLENGTH и SWIDTH. Указатель превратится в двустороннюю стрелку. Щелкните мышью - при этом появится голубая полоса вставки, затем нажмите три раза клавишу ENTER - в файл будут добавлены три новые переменные. Так как они очевидным образом не несут в себе никакой информации, следует ожидать, что Генетический алгоритм отбора входных данных—GA Input Selection удалит их. Откроем диалоговое окно Input Feature Selection с помощью меню Обучение-Дополнительно - Train-Auxiliary (рисунок 4.42).

Рисунок 4.42. Диалоговое окно Input Feature Selection

Это окно содержит много управляющих параметров. Среди них—Популяция - Population и Поколения - Generations, Выборка – Sampling, Скорость мутации - Mutation Rate и Скорость скрещивания—Crossover Rate. Если вы не знакомы с генетическими алгоритмами, то не стоит менять два последних параметра (рекомендуется взять значения по умолчанию).

Генетические алгоритмы отбора входных данных 4