CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Phân tích mơ hình mạng neural
4.4.2. Kết quả sau khi huấn luyện
Hình 4. 10. Kết quả sau khi chạy mơ hình mạng neural
Chương trình cho kết quả với 5 mơ hình tốt nhất sau q trình huấn luyện. Mơ hình được đánh giá dựa trên các hệ số hiệu quả (Performance) ở tập huấn luyện và tập kiểm. Ở đây, hệ số hiệu quả chính là hệ số tương quan (Correlation coefficient) giữa giá trị thực tế và giá trị tính tốn. Hệ số tương quan này có giá trị từ -1 đến 1, tuy nhiên hệ số này nếu quá gần 1 hoặc bằng 1 thì cũng khơng phải kết quả tốt vì khi đó có thể xảy ra vấn đề huấn luyện quá hạn (overfitting). Do đó, cần phải đánh giá hệ số tương quan của tập mẫu kiểm tra và tập mẫu kiểm định.
Hình 4. 11. Mơ hình mạng sau khi huấn luyện
Mơ hình được lựa chọn cuối cùng ở đây là mơ hình số 1. Mơ hình này được xem là tốt nhất trong 5 mơ hình tốt nhất mà chương trình STATISTICA đề xuất vì mơ hình này cho các hệ số hiệu quả lớn nhất ở cả 3 tập (huấn luyện, kiểm tra và kiểm định) đồng thời hệ số sai số tổng bình phương là thấp nhất.
Mơ hình này được xác định bằng số neural lớp đầu vào gồm 30 biến, có 14 neural ở lớp ẩn và 3 neural ở lớp đầu rạ Hàm tác động ở lớp ẩn là hàm Logistic và ở lớp đầu ra là hàm Tanh. Hệ số hiệu quả của tập mẫu huấn luyện, tập mẫu kiểm tra và tập mẫu kiểm định tương ứng là 0.938000. 0.886910 và 0.908960 . Tổng sai số bình phương (Sum of squared error) của mẫu huấn luyện, mẫu kiểm tra và mẫu kiểm định tương ứng là 0.020458. 0.035724 và 0.030991.
= Lớp ẩn, neural thứ q, q 1 14 , vqj là các trọng số và bq là bias của neural q X’1 X’2 X’3 X’m
Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào:
Uq = = V1j V2j V3j V4j Vqj V1j Lớp đầu vào, số nút m 1 30 , là 30 nhân tố ảnh hưởng Hàm tác động Logistic f1 ở lớp ẩn Lớp ẩn, neural thứ q, q 1 14 , vqj là các trọng số và bq là bias của neural q Hàm Tanh f2, đầu ra là nhân tố Sự hài lòng được đo bằng 3 biến