fann_subset_train_data 함수 사용 중 오류 발생

• 제로데이헌터 12일 전 2025.04.07 20:39
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나우호스팅 　12일 전

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.



#hostingforum.kr
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)}")

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위의 코드는 1000개의 데이터 포인트를 10개의 서브셋으로 나누고, 서브셋의 크기와 훈련 데이터셋의 크기를 출력합니다.

2025-04-07 20:40

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