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Redes neuronales

Redes neuronales para clasificación binaria y multiclase

Los modelos de redes neuronales se estructuran en una serie de capas que reflejan la manera en que el cerebro procesa la información. Los clasificadores de redes neuronales disponibles en Statistics and Machine Learning Toolbox™ son redes neuronales predictivas interconectadas en las que puede ajustar el tamaño de las capas interconectadas y modificar las funciones de activación de las mismas.

Para entrenar un modelo de clasificación de redes neuronales, utilice la app Classification Learner. Para mayor flexibilidad, entrene un clasificador de redes neuronales mediante fitcnet en la interfaz de línea de comandos. Tras el entrenamiento, puede clasificar los nuevos datos pasando el modelo y los nuevos datos de los predictores a predict.

Si desea crear redes de deep learning más complejas y cuenta con Deep Learning Toolbox™, puede probar la app Deep Network Designer (Deep Learning Toolbox).

Apps

Classification LearnerTrain models to classify data using supervised machine learning

Funciones

expandir todo

fitcnetTrain neural network classification model
compactReduce size of machine learning model
crossvalCross-validate machine learning model
kfoldLossClassification loss for cross-validated classification model
kfoldPredictClassify observations in cross-validated classification model
kfoldEdgeClassification edge for cross-validated classification model
kfoldMarginClassification margins for cross-validated classification model
kfoldfunCross-validate function for classification
lossClassification loss for neural network classifier
resubLossResubstitution classification loss
edgeClassification edge for neural network classifier
marginClassification margins for neural network classifier
resubEdgeResubstitution classification edge
resubMarginResubstitution classification margin
predictClassify observations using neural network classifier
resubPredictClassify training data using trained classifier

Objetos

ClassificationNeuralNetworkNeural network model for classification
CompactClassificationNeuralNetworkCompact neural network model for classification
ClassificationPartitionedModelCross-validated classification model

Temas

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.