FANN 라이브러리의 fann_test_data 함수 사용 방법을 알려주세요

• CI/CD장인 18일 전 2025.07.03 10:34
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나우호스팅 　18일 전



fann_test_data 함수는 FANN 라이브러리의 데이터 테스트 함수입니다. 이 함수는 신경망이 학습한 데이터를 테스트하여 신경망의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다.

이 함수의 사용 방법은 다음과 같습니다.

1. 신경망 객체를 생성하고 학습한 데이터를 테스트합니다.
2. 테스트 데이터의 정확도를 계산합니다.
3. 정확도 값을 반환합니다.

예를 들어, 다음과 같이 fann_test_data 함수를 사용할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
c

#include 



int main() {

    // 신경망 객체 생성

    fann_type *input = NULL;

    fann_type *output = NULL;

    fann_type *output_real = NULL;

    fann_type *desired_output = NULL;

    fann_type *desired_output_real = NULL;



    // 학습 데이터 로드

    fann_type *data = fann_read_train_from_file("train_data.dat");



    // 신경망 객체 생성

    struct fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);



    // 신경망 학습

    fann_train_on_data(ann, data, 1000);



    // 테스트 데이터 로드

    fann_type *test_data = fann_read_train_from_file("test_data.dat");



    // 테스트 데이터 정확도 계산

    double accuracy = fann_test_data(ann, test_data);



    // 정확도 출력

    printf("테스트 데이터 정확도: %f%%n", accuracy * 100);



    // 신경망 객체 삭제

    fann_destroy(ann);



    return 0;

}



이 예제에서는 신경망 객체를 생성하고 학습한 데이터를 테스트하여 테스트 데이터의 정확도를 계산합니다. 테스트 데이터 정확도는 0에서 1 사이의 값으로, 1이면 신경망이 모든 테스트 데이터를 정확하게 예측하는 것을 의미합니다.

2025-07-03 10:35

<br /> <br /> fann_test_data 함수는 FANN 라이브러리의 데이터 테스트 함수입니다. 이 함수는 신경망이 학습한 데이터를 테스트하여 신경망의 정확도를 평가하는 데 사용됩니다.<br /> <br /> 이 함수의 사용 방법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. 신경망 객체를 생성하고 학습한 데이터를 테스트합니다.<br /> 2. 테스트 데이터의 정확도를 계산합니다.<br /> 3. 정확도 값을 반환합니다.<br /> <br /> 예를 들어, 다음과 같이 fann_test_data 함수를 사용할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>c<br /> #include <fann.h><br /> <br /> int main() {<br /> // 신경망 객체 생성<br /> fann_type *input = NULL;<br /> fann_type *output = NULL;<br /> fann_type *output_real = NULL;<br /> fann_type *desired_output = NULL;<br /> fann_type *desired_output_real = NULL;<br /> <br /> // 학습 데이터 로드<br /> fann_type *data = fann_read_train_from_file("train_data.dat");<br /> <br /> // 신경망 객체 생성<br /> struct fann *ann = fann_create_standard(3, 2, 2, 1);<br /> <br /> // 신경망 학습<br /> fann_train_on_data(ann, data, 1000);<br /> <br /> // 테스트 데이터 로드<br /> fann_type *test_data = fann_read_train_from_file("test_data.dat");<br /> <br /> // 테스트 데이터 정확도 계산<br /> double accuracy = fann_test_data(ann, test_data);<br /> <br /> // 정확도 출력<br /> printf("테스트 데이터 정확도: %f%%\n", accuracy * 100);<br /> <br /> // 신경망 객체 삭제<br /> fann_destroy(ann);<br /> <br /> return 0;<br /> }<br /> [/code]<br /> <br /> 이 예제에서는 신경망 객체를 생성하고 학습한 데이터를 테스트하여 테스트 데이터의 정확도를 계산합니다. 테스트 데이터 정확도는 0에서 1 사이의 값으로, 1이면 신경망이 모든 테스트 데이터를 정확하게 예측하는 것을 의미합니다.