MATLAB - Sinopsinop.unemat.br/site_antigo/prof/foto_p_downloads/fot...REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (Práticas de Laboratório 2 - Matlab) ESTC NDEP RENDA TIPOR VBEM NPARC VPARC TEL IDADE

UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO - UNEMAT

Faculdade de Ciências Exatas e Tecnológicas – FACET / Sinop

Curso de Bacharelado em Engenharia Elétrica

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS (Práticas de Laboratório 2 - Matlab)

Toolbox de Redes Neurais

1º Semestre de 2017

Prof. Dr. André A. P. Biscaro

MATLAB





Introdução ao Matlab

Linha de comando

NNTool

Estudo de Caso

Análise de Crédito Bancário (Classificação).







Introdução ao Matlab

Linha de comando

NNTool

Estudo de Caso

Análise de Crédito Bancário (Classificação).





Interface gráfica NNTool





Passos para a criação de uma RN

Definição do problema

Definição dos padrões

Inicialização da rede

Definição dos parâmetros de treinamento

Treinamento da rede

Teste da rede





Passos para a criação de uma RN


Definição dos padrões



Treinamento da rede

Teste da rede






O problema do OU-Exclusivo

x

1

x

2 ‘0’

‘1’







x

1

x

2 ‘0’

‘1’

1

2

3

4







x

1

x

2 ‘0’

‘1’

1

2

3

4





P

T



x

1

x

2 ‘0’

‘1’





Criar a rede

PERCEPTRON

1

2

3

4

5





1

2

3

4

5

Criar a rede

Mult-layer PERCEPTRON








Treinamento da rede

Teste da rede






1

2

3








Treinamento da rede

Teste da rede





Parâmetros de treinamento

12

43





4

Parâmetros de treinamento








Treinamento da rede

Teste da rede





Treinamento da rede

5








Treinamento da rede

Teste da rede





Testando a rede

1

2

3 4





1

2

Testando a rede






Introdução ao Matlab Linha de comando

NNTool

Estudo de Caso Análise de Crédito Bancário (Classificação).

https://www.dropbox.com/sh/6apam57qlbm7dvy/AABVLfl6nvLObuuT9sPsrn5Ha

https://www.dropbox.com/sh/6apam57qlbm7dvy/AABVLfl6nvLObuuT9sPsrn5Ha





• Base de Dados: contém informações sobre 1500 clientes:– 715 pagadores; 785 não pagadores.

• Atributos da Base de Dados:– ESTC Estado civil

– NDEP Número de dependentes

– RENDA Renda familiar

– TIPOR Tipo de Residência (0=alugada,1=própria,2=parentes)

– VBEM O valor do bem a ser adquirido

– NPARC O número de parcelas a serem pagas

– VPARC O valor de cada parcelas

– TEL Possui telefone (0=não e 1=sim)

– IDADE Quantos anos a pessoa tem

– RESMS Tempo de moradia (em mês)

– ENTRADA o valor da parcela paga no dia do empréstimo

• Saída:– CLASSE_1 O cliente não pagou o empréstimo

– CLASSE_2 O cliente pagou o empréstimo

Análise de Crédito Bancário





ESTC NDEP RENDA TIPOR VBEM NPARC VPARC TEL IDADE RESMS ENTRADA CLASSE_1 CLASSE_2

0 0 350 1 468 10 65 0 33 6 0 0 1

0 2 580 1 349 10 51 0 30 6 0 1 0

0 1 500 1 828 18 89 0 29 6 0 0 1

0 0 2000 1 309 6 66 0 29 6 0 1 0

1 0 411 1 390 12 55 1 40 0 0 1 0

0 0 500 1 614 10 81 0 59 6 0 1 0

0 2 500 1 347 4 101 0 44 6 0 1 0

0 0 800 1 359 6 76 0 51 6 0 1 0

0 0 300 1 309 6 66 0 30 6 0 0 1

0 0 554 1 429 10 60 0 46 6 0 1 0

0 0 332 1 593 4 100 0 44 215 198 1 0

1 0 342 1 453 10 59 0 52 6 0 1 0

0 2 632 1 365 6 78 0 49 6 0 1 0

0 0 600 1 587 10 89 0 44 60 0 1 0

0 0 800 1 495 15 59 0 50 6 0 0 1

1 0 480 1 460 3 135 0 59 6 100 1 0

0 0 1300 1 349 10 51 0 45 6 0 1 0

0 2 868 1 567 10 78 0 39 6 0 1 0

0 0 300 1 399 10 55 0 29 6 0 1 0

• Amostra da Base de Dados:

Análise de Crédito Bancário





Cliente Não-Pagador

Cliente Pagador

Estado Civil

Número de Dependentes

Renda Familiar

Tipo de Residência

Valor do Empréstimo

Número de Parcelas

Valor da Parcela

Possui Telefone

Idade

Tempo de Moradia

Valor da Entrada





• Base de Dados:





• Neural Network Start:

Classificação





Informação

Selecionar os dados





Padrões

Targets

Organização dos dados





Seleção conjuntos de treino, validação e teste





Número de neurônios





Treinamento da rede





Matriz de Confusão

Comportamento do treinamento





Classificação:

Treinamento

Validação

Teste





MSE

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