事件识别"/>
家用电器用户行为分析与事件识别
4、模型检验
library(AMORE)
netfile="result.RData"#神经网络模型存储路径
testdatafile="E:code/chapter10/test_neural_network_data.csv"#待验证数据存储路径
testoutputfile="test_output_data.csv"#测试数据模型输出文件
data=read.csv(testdatafile,header=T)#读入验证数据
for (i in 5:16){
data[,i]
}#将数据处理为可用的numeric类型
targetoutput=data[,5]#记录教师信号所在列
#神经网路仿真
testdata=data[,6:16]#神经网络输入形式
load(netfile)#载入训练好的神经网络模型
output=sim(result$net,testdata)#仿真得到输出结果
output[which(output<=0)]=-1
output[which(output>0)]=1
#计算正确率
sum=0
for(i in 1:nrow(data)){
if(output[i]==targetoutput[i]){
sum=sum+1
}
}
cat("正确率",sum/nrow(data))
#导出数据
temp=data.frame(matrix(NA,nrow(data),6))
temp[,1:5]=data[1:5]
temp[,6]=output
colnames(temp)=c("热水事件","起始数据编号","终止数据编号","开始时间",
"根据日志判断是否为洗浴(1表示是,-1表示否)",
"神经网络判断是否为洗浴")
write.csv(temp,file=testoutputfile,quote = F,row.names = F)
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