为训练数据创建目标值 - 神经网络答案

【问题标题】：Creating Target Values for Training Data - Neural Networks为训练数据创建目标值 - 神经网络
【发布时间】：2015-02-10 16:53:53
【问题描述】：

我收到了一些细菌数据，我应该使用神经网络将细菌分类为 A 组或 B 组。

我得到的细菌数据集是这样的。有 18 个 .mat Matlab 数据集如下：A1.mat、A2.mat、A3.mat、A4.mat、A5.mat、A6.mat、A7.mat、A8.mat、A9.mat、B1。垫，B2.mat，B3.mat，B4.mat，B5.mat，B6.mat，B7.mat，B8.mat，B9.mat。

这些 Matlab 数据集中的每一个都包含一个 2510 x 2 矩阵。第一列是时间信息，第二列是一些细菌信息。我只提取了第 2 列中索引 900 和 1200 之间的细菌信息。这是我分析所需的部分。这产生了一个 209 x 1 的矩阵。

我继续将输入数据创建为 209 x 18 矩阵，即为每个数据集提取 900 到 1200 个索引之间的数据并将所有内容放在一起。

我在这个项目中的目标是将细菌分类为属于 A 组或 B 组。从现在开始，我不知道如何获得需要输入神经网络的目标值。我是否需要更多信息才能继续？也就是说，数据集是否也应该包含目标信息？在这一点上的任何帮助都会有所帮助。谢谢。

【问题讨论】：

标签： matlab matrix machine-learning neural-network classification

【解决方案1】：

听起来您总共有 418 个样本，每个样本有 9 个特征，其中 209 个属于 A 组，209 个属于 B 组。对于它的价值，您通常希望拥有更多的样本来训练一个神经网络。

不要将分类问题视为 A 或 B，而应将其视为“A”或“非 A”。所以属于 A 组的样本的目标值为 1，属于 B 组的样本的目标值为 0。

【讨论】：

非常感谢您的回复和洞察力。我也考虑了 418 个例子。但是这两组的组合特征不还是9个特征吗？让我解释一下：我的推理是，通过连接两组中的 209 个示例，可以得到 418 个示例。它们每个都有 9 个特征，所以我认为它应该是一个 418 x 9 矩阵。你怎么看？请解释为什么您认为是 418 x 18。再次感谢您回答我的问题。
你说的很对，很抱歉。更新了答案。现在，您可以将 418 个样本中的每一个呈现给您的网络，并根据每个样本的目标（0 或 1）使用误差来更新您的权重。
非常感谢。在等待您的回复时，我决定使用 418 个示例和 9 个功能。我还使用了 'A' (1) 和 'not A' (0) 目标值。我得到了很好的结果。非常感谢。你真的帮助了我。谢谢 ohruunuruus！