在训练模型ANN(神经网络)之后，我可以制作一个excel来预测新的输入吗?

GreenChau

大家好！
在rapidminer中运行和训练模型ANN神经网络后，我遇到了一个问题，要用结果制作一个excel。

我做了一个预测任务，使用许多数字和标签的输入，输出是一个实数(回归)
但当结果显示神经网络的节点及其权重时，我不知道如何用excel制作回归计算器。
我在网上看到，当我们使用这个分类器时，rapidminer使用主动函数(sigmoid)，当预测结果是回归时，rapidminer将使用线性。
我认为线性是这样的:Y(输出)= W*x
W是权重矩阵x是输入矩阵。

Immo0016年前。
他/她是这样做的，和我一样:

”

我的流程:
"Data" -> "x-validation"
在“x验证”中左侧是“神经网络”(训练)，右侧是“应用模型”和“性能”(测试)。
在x验证的最后，再次“应用模型”与数据相乘。

快速挖掘器在输入层显示属性1、属性2和一个阈值节点。
隐藏层有三个节点和一个阈值节点。
只有一个输出节点。


提出了结果:

节点1
1 att. -1.763
2 att. -1.144
偏见

节点2
1 att. -1.776
2 att. -1.103
偏差-1.178

节点3
1 att. -1.937
2 att. -1.937
偏差-0.996

输出
1节点-1.389
2节点-1.376
3节点-1.495
0.112阈值

快速矿工也给了我一个预测的值为每一行。

现在我想使用我的数据集的第一行(att. 1和att. 2)来重新计算预测结果。
这个想法是，如果我知道如何重新计算，我就可以计算出新的数据。或者在Excel表格中使用公式。在我的例子中，它是一家新杂货店的营业额。


我的计算。0.532, 2。0.089，预测结果为0.341)

节点1
0.532 * -1.763 + 0.089 * (-1.144) + (-1.173) = -2212
在s型变换之后，我得到0,098

节点2
0.532 * -1.776 + 0.089 * (-1.103) + (-1.178) = -2220
在s型变换之后，我得到了0,097

节点3
0.532 * -1.937 + 0.089 * (-1.254) + -0.996 = -2137
经过s型变换后，我得到0,105


然后进行线性回归。我不确定这是否正确。我不知道如何使用阈值。

0098 (-1.389)
0097 (-1.376)
0105 (-1.495)

我得到的相关系数是0,999
但我期望0.341 ????

你明白我的问题吗?

我希望有人能帮助我。如果你需要细节，请问我。


快速矿工如何预测新杂货店的营业额(att. 1+ 2，但没有标签/营业额)?


谢谢你的帮助。

问候Immo001

”

能帮帮我吗，兄弟?