Лабораторная работа № 3

Выборка данных для обучения нейронной сети в Microsoft Machine Learning Studio

Задание на лабораторную работу:

1. Зайти на сайт Microsoft Machine Learning Studio – https://studio.azureml.net/

2. Войти под учетной своей учетной записью Microsoft, перейти в пункт меню Experiments и открыть эксперимент, созданный в прошлой лабораторной работе.

3. На вкладке Training experiment выделить элемент Neural Network Regression, установить в поле Number of hidden nodes оптимальное число нейронов в скрытом слое, определенное во второй лабораторной работе.

4. Установить в полях Learning Rate и Number of learning iterations оптимальные значения, найденные в третьей лабораторной работе.

5. Запустить (Run в нижней части экрана) модель.

6. После того, как модель закончит работать, выбрать блок Evaluate Model, нажать на правую кнопку мыши, выбрать Evaluation Results -> Visualize:

7. В появившемся окне оценить коэффициент детерминации полученной нейронной сети (Coefficient of Determination) и записать ее в таблицу ниже (строка Все параметры).

8. Выбрать на схеме эксперимента блок Select Columns in Dataset и нажать кнопку Launch Column Selector:

9. В появившемся окне на вкладке By Name выделить название столбца FertilityRate и убрать его из рассмотрения при помощи нажатия кнопки <

10. Запустить модель без данного параметра и записать Coefficient of Determination в таблицу ниже. Если ошибка уменьшилась, оставить все как есть, если увеличилась – вернуть параметр FertilityRate в модель.

11. Проделать то же самое с параметрами UrbanPopulation и Tuberculosis.

Таблица:

Параметры	Coefficient of Determination
Все параметры
Без FertilityRate
Без UrbanPopulation
Без Tuberculosis

В отчете необходимо представить итоговую схему эксперимента, заполненную таблицу, и сделать вывод о том, какие из перечисленных параметров влияют на продолжительность жизни, а какие нет.