401　ニューラル単一パーセプト予測プログラム

単一パーセプト予測プログラムは、ニューラルネットによって、データを予測するときに使用します。
このパーセプトの構造は、入力層と出力層の２層から成ります。

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サンプルデータ

データには、学習用のデータと、予測用データが必要です。

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設定画面

アドイン接続後、メニューから「ニューラル単一予測」をクリックすると、次のように設定画面が表示されます。

学習データ範囲：

サンプルデータの青色の部分をマウスでドラッグして、範囲選択をします。
データの先頭行にラベルを含める必要があります。
データ行列は最大100行×20列です。

処理の種類：

「学習のみ」か「学習と予測」か、いずれかをクリックして選択します。

予測データ範囲：

「学習と予測」を選択した場合に、範囲選択をできるようになります。

サンプルデータのオレンジ色部分を、ドラッグして範囲選択をします。
データの先頭行にラベルを含める必要があります。
データ行列は最大100行×20列です。

ゲイン値：

1.0から4.0の範囲内で入力します。

学習率：

0から100の範囲内で入力します。

収束誤差

0から0.1の範囲内で入力します。

打切り回数

100000までの値を入力します。

中間出力先

中間出力を行う場合は、チェックを入れます。
チェックを入れると出力先を選択できるようになります。
出力を開始したいセル１か所をマウスでクリックして選択します。
なお予測値の出力は、予測データがある列（F列・G列）の次の右隣の２列（H列・I列）を使用するので、このサンプルデータでは、J列以降を指定するか、データの無い16行目以降を指定します。

設定が済んだら、「開始」ボタンをクリックします。
「中止」ボタンをクリックすると、操作を中止します。

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出力結果

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参考

この処理のポイントは、誤差逆伝播法を使用し、伝播量の計算にシグモイド関数を使用していることです。

また、ウェイトの初期設定は乱数を用いていることです。

設定するウェイトの個数は、変数の個数+１個です。

学習の完了は、2乗誤差が収束誤差より小さいときです。学習完了後完了時のウェイトを用いて予測データについての予測計算を行います。

予測は、予測計算値が「0.5」より大きい場合は、予測値＝1を、小さいときは＝0を出力します。

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