fann_scale_train_data 함수는 FANN 라이브러리의 데이터 스케일링 함수입니다. 이 함수의 인자로 사용되는 scale_input, scale_output, scale_delta 변수의 의미는 다음과 같습니다.
- scale_input 변수: 입력 데이터의 스케일링 비율입니다. 예를 들어, 0.1을 입력하면 입력 데이터는 0.1배 스케일링됩니다.
- scale_output 변수: 출력 데이터의 스케일링 비율입니다. 예를 들어, 0.1을 입력하면 출력 데이터는 0.1배 스케일링됩니다.
- scale_delta 변수: 델타 데이터의 스케일링 비율입니다. 델타 데이터는 출력 데이터와 입력 데이터의 차이입니다. 예를 들어, 0.1을 입력하면 델타 데이터는 0.1배 스케일링됩니다.
scale_input 변수는 0.0에서 1.0 사이의 값을 사용하는 것이 일반적입니다. 그러나 다른 범위의 값을 사용해도 문제가 없습니다. 하지만, 0.0에서 1.0 사이의 값을 사용하면 데이터가 스케일링되는 패턴이 더 명확해집니다.
예를 들어, 다음 코드는 0.0에서 1.0 사이의 scale_input 값을 사용하는 예입니다.
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python
import fann
# 데이터를 스케일링하는 함수
def scale_data(data, scale_input):
scaled_data = fann.scale_train_data(data, scale_input, scale_input, scale_input)
return scaled_data
# 데이터를 스케일링하는 예
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
scale_input = 0.1
scaled_data = scale_data(data, scale_input)
print(scaled_data)
이 코드는 데이터를 0.1배 스케일링합니다.
2025-05-10 19:05