신경망

이진 클래스 및 다중클래스 분류를 위한 신경망

신경망 모델은 뇌에서 정보를 처리하는 방식을 반영한 일련의 계층으로 구조화되어 있습니다. Statistics and Machine Learning Toolbox™에서 사용할 수 있는 신경망 분류기는 완전 연결 계층의 크기를 조정하고 계층의 활성화 함수를 변경할 수 있는 완전히 연결된 피드포워드 신경망입니다.

신경망 분류 모델을 훈련시키려면 분류 학습기 앱을 사용하십시오. 명령줄 인터페이스에서 fitcnet을 사용하여 신경망 분류기를 훈련시키면 유연성을 높일 수 있습니다. 훈련 후에는 모델과 새 예측 변수 데이터를 predict에 전달하여 새로운 데이터를 분류할 수 있습니다.

더 복잡한 딥러닝 신경망을 만들고 Deep Learning Toolbox™를 사용하려면 심층 신경망 디자이너 (Deep Learning Toolbox) 앱을 사용해 보십시오.

앱

분류 학습기

머신러닝 지도 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델 훈련시키기

블록

ClassificationNeuralNetwork Predict

Classify observations using neural network classification model (R2021b 이후)

함수

모두 확장

신경망 모델 만들기

`fitcnet`	Train neural network classification model (R2021a 이후)
`compact`	Reduce size of machine learning model

예측 해석하기

`lime`	Local interpretable model-agnostic explanations (LIME) (R2020b 이후)
`partialDependence`	Compute partial dependence (R2020b 이후)
`permutationImportance`	Predictor importance by permutation (R2024a 이후)
`plotPartialDependence`	Create partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots
`shapley`	Shapley values (R2021a 이후)

교차 검증하기

`crossval`	Cross-validate machine learning model
`kfoldLoss`	Classification loss for cross-validated classification model
`kfoldPredict`	Classify observations in cross-validated classification model
`kfoldEdge`	Classification edge for cross-validated classification model
`kfoldMargin`	Classification margins for cross-validated classification model
`kfoldfun`	Cross-validate function for classification

성능 측정하기

`loss`	Classification loss for neural network classifier (R2021a 이후)
`resubLoss`	Resubstitution classification loss
`edge`	Classification edge for neural network classifier (R2021a 이후)
`margin`	Classification margins for neural network classifier (R2021a 이후)
`resubEdge`	Resubstitution classification edge
`resubMargin`	Resubstitution classification margin

관측값 분류하기

`predict`	Classify observations using neural network classifier (R2021a 이후)
`resubPredict`	Classify training data using trained classifier

객체

`ClassificationNeuralNetwork`	Neural network model for classification (R2021a 이후)
`CompactClassificationNeuralNetwork`	Compact neural network model for classification (R2021a 이후)
`ClassificationPartitionedModel`	Cross-validated classification model

도움말 항목

Assess Neural Network Classifier Performance
Use fitcnet to create a feedforward neural network classifier with fully connected layers, and assess the performance of the model on test data.
Train Neural Network Classifiers Using Classification Learner App
Create and compare neural network classifiers, and export trained models to make predictions for new data.
Compress Machine Learning Model for Memory-Limited Hardware
Reduce model size by feature selection, constrained Bayesian optimization, and parameter quantization.