fann_subset_train_data 함수는 다중 퍼셉트론 모델의 훈련 데이터를 서브셋으로 나누는 역할을 합니다. 이 함수의 인수는 다음과 같습니다.
- train_data: 훈련 데이터셋 - 훈련 데이터셋을 의미하며, 이 데이터셋은 다중 퍼셉트론 모델의 훈련에 사용됩니다.
- num_subsets: 서브셋의 수 - 서브셋의 수를 의미하며, 이 인수는 서브셋의 크기를 결정합니다.
- subset_size: 서브셋의 크기 - 서브셋의 크기를 의미하며, 이 인수는 서브셋의 수에 따라 서브셋의 크기를 결정합니다.
예를 들어, 1000개의 데이터 포인트를 10개의 서브셋으로 나누는 방법은 다음과 같습니다.
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python
import numpy as np
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybrain.tools.shortcuts import buildNetwork
from pybrain.datasets import fann_subset_train_data
# 훈련 데이터셋 생성
ds = SupervisedDataSet(2, 1)
for i in range(1000):
ds.addSample((i, i**2), (i,))
# 서브셋 크기 100개씩 10개 서브셋으로 나누기
subsets = fann_subset_train_data(ds, num_subsets=10, subset_size=100)
# 서브셋의 수만큼 반복하여 훈련 데이터셋을 생성
for i, subset in enumerate(subsets):
print(f"서브셋 {i+1}의 크기: {len(subset)}")
위의 코드는 1000개의 데이터 포인트를 10개의 서브셋으로 나누고, 서브셋의 크기와 훈련 데이터셋의 크기를 출력합니다.
2025-04-07 20:40