Manual de Utilização do Predict
• Uma maneira de acessar o Predict é através do Microsoft Excel. Que para quem conhece, facilita tanto para fornecer quanto para receber os dados do Predict .
Construindo um modelo usando o Build Wizard
1. Abra um arquivo no Excel como por exemplo o CREDIT.XLS usando o comando File/Open. CREDIT.XLS contém informações simuladas de candidatos à empréstimos. O papel do Predict neste exemplo é o de apresentar um modelo em que as características do candidato relata a sua aptidão em pagar o empréstimo. Quando o modelo estiver treinado, ele poderá ser usado para guiar decisões para conceder ou negar novos empréstimos. A planilha contém 18 colunas e 408 linhas, sendo que na linha 1 está os nomes dos campos. As entradas da rede Neural serão extraídas da coluna A até a coluna Q (do campo "NAME" ao campo "MERCHANT"). A coluna R será usada como a saída desejada (target) para a rede; os dados nesta coluna é a quantidade de pagamentos feitos pelo indivíduo nos últimos 12 meses.
2. O Predict wizards deve estar ativo. No menu do Predict, Wizards ele deve estar marcado. Se não estiver, basta clicar em Wizards e a marca aparecerá.
3. Selecione o comando Predict/New (Alt P, N) . Uma janela de diálogo padrão aparecerá e pedirá para você selecionar um nome para o novo modelo e um diretório. Use a lista de diretórios para selecionar o diretório Predict e então digite CREDXL.NPR para o nome do modelo. Clique OK. Se CREDXL.NPR já existe, uma janela perguntando se você quer substituir o modelo irá aparecer — responda yes.
4. Quando o dialogo First Example Input Range aparecer, digite A2:Q2 no campo de entrada, ou selecione as células A2 até a Q2 arrastando o mouse sobre elas. Clique OK.
células usando o mouse. Então clique OK. A razão deste dialogo é para permitir usar os dados que estão ou não adjacente ao First example input range. Para simplificar, entre apenas com o primeiro campo A3 pois o Predict já sabe quantos campos existem do First
Example Input Range.
6. Quando o dialogo First Example Output Range aparecer, digite R2 ou selecione esta célula com o mouse. Clique OK.
7. Quando o dialogo All Input Data Range aparecer, digite A2:Q408 ou selecione estas células com o mouse. Clique OK. Para simplificar, digite apenas A2:A408 pois o Predict já conhece a extensão dos campos de entrada.
8. Quando o dialogo Field Names Range aparecer, digite A1:R1 ou selecione estas células com o mouse. Clique OK. Para simplificar basta selecionar a primeira célula do nome campo A1.
sobre o tipo do problema, quão ruidoso são os dados, e quão extensamente ele deve procurar pela solução.
9. No dialogo Problem Type , selecione "prediction". Este é um problema de predição no qual tentamos predizer a habilidade de reembolso de um candidato à empréstimos. Clique OK.
Os Tipos de Problemas
Os Tipos de Problemas que podem ser selecionados são:
10. No dialogo Noise Level , selecione "moderately noisy data" e clique OK.
Nível de Ruído
Os Níveis de Ruídos que podem ser selecionados são:
11. No dialogo Data Analysis and Transformation Level, selecione "moderate data transformation" e clique OK.
Analise dos Dados e Nível de Transformação
Os níveis da Data Analysis and Transformation são:12. No dialogo Input Variable Selection Level , selecione "comprehensive variable selection", tenha certeza que Enable Cascaded Variable Selection não está selecionado, e clique OK.
Input Variable Selection Level
Os diferentes níveis da Input Variable Selection são:
13. No dialogo Neural Network Search Level , selecione "comprehensive network search" e clique OK.
Nível de Busca de Rede Neural
Os diferentes níveis de busca da Neural Net são:14. Selecione o Review Button para as entradas.
Note que você também pode incluir uma breve descrição do projeto como parte do seu projeto. Você pode selecionar todos os ranges dos dados, o tipo de problema, o nível de ruído, e os níveis de transformação dos dados, da seleção de variável e da rede neural, diretamente neste diálogo, que você pode acessar pelo comando Predict/ Edit.
15. Reveja as seleções acima, e faça correções se necessário. Clique OK quando acabar.. Agora aparece o diálogo The (Re-)Build Network .
Modo de Reconstrução
As opções para a reconstrução do modelo são:
Selecione, neste caso, a opção Force Neural Net re-training. Começando o Processo de construção
16. No dialogo (Re-)Build Network, clique em Start. Quando completa o treinamento, o seguinte dialogo aparece.
17. Clique OK.
Agora você está pronto para usar seu modelo. Primeiro, entretanto você deve salvar o modelo.
18. Salve o modelo usando o comando Predict/Save (Alt P, S).
Avaliando o Modelo
O sucesso de seu modelo depende em última instância das melhoras incrementais sobre diferentes tipos de modelo. A função Predict/Teste oferece algumas medidas de avaliação que podem ser usadas para comparar modelos. Você também pode construir métodos de avaliação mais específicos usando funções Excel.
Avaliando o modelo usando a função Predict/Teste 1. Selecione o comando Predict/Teste (Alt P, T).
2. No dialogo Define What to Teste, selecione All Input Data Range, Training Set, e Teste Set, e clique OK.
para cada conjunto selecionado.
4. Quando o dialogo Teste Results Range aparecer, entre A415, ou clique nesta célula na planilha.
5. Clique OK para testar o modelo.
Predict passa através dos dados e então coloca uma tabela (começando na célula A415) na planilha:
PAYMENT Accuracy Conf. Interval HISTORY R Net-R Avg. Abs. Max.Abs. RMS (20%) (95%) Records All 0. 880716 0. 880716 1. 402033 9.762009 2. 289972 0. 793612 4. 467358 407 Train 0. 887047 0. 887047 1. 359582 9.762009 2. 230782 0. 802817 4. 358707 284 Teste 0. 867417 0. 867417 1. 500048 9.13174 2. 421117 0. 772358 4. 762817 123
Usando o Modelo para Produzir as Previsões da Rede para todos os Dados de Crédito
1. Selecione o comando Predict/Run (Alt P, R).
2. Quando o diálogo Run Formula Inputs aparecer, entre A2:A408 ou selecione estas células com o mouse e clique OK.
de entrada. Clicando em Review você sai do Run Wizard e aparecerá o diálogo Run the
Formula.
3. No diálogo Run Formula Outputs, entre ou selecione a célula T2, e selecione o botão Go. O
Predict preenche as células T2 e as células abaixo com um valor de previsão para cada
registro.
Assim os valores de saída do modelo estarão disponíveis na planilha.
Nível Especialista
Para modificar parâmetros no nível especialista basta selecionar Expert na janela Edit the network.
Da janela Expert Level Parameter você pode selecionar: Train / Test, ou Transform, ou Variable
Selection, ou Network, ou Learning, ou Neuro-Dynamics, ou Heuristics, ou Evaluation.
Seleção do Conjunto de Treinamento/Teste/Validação
Para treinar seu modelo você precisa indicar, do conjunto total dos dados, o conjunto de dados que será usado para o treinamento, o que será usado para o teste, e o que será separado para a validação. Estas escolhas são feitas no diálogo Train, Test and Validation Set, que você pode acessar da seguinte forma:
1. Quando o diálogo Expert Level Parameter aparecer, selecione Train / Test
2. Quando o diálogo Train, Test and Validation Set aparecer selecione os grupos de treinamento, teste, e validação.
A seguinte caixa de diálogo aparecerá quando você selecionar Train / Test:
Este diálogo também pode ser acessado através do comando: Predict/Expert/Train/Test, ou através do diálogo Advanced Level Parameters.
Vendo os Dados Selecionadas
Para ver a que subconjunto (Treinamento/Teste/Validação) cada registro pertence siga os seguintes passos:
1. Clique em Write Flags
2. Quando o diálogo Write Train/Teste aparece, digite V2 ou clique nesta célula.. 3. Clique para selecionar Use Symbolic Equivalents for Flags.
4. Clique OK.
Quando você clica em OK, Predict escreve informação na planilha sobre quais registros estão em cada um dos subconjuntos (treinamento, teste, validação) e se o dado é ou não ativo e se é ou não do conjunto de dados secundários.
5. Seqüencialmente clique Cancel ou a tecla <Esc> para voltar à planilha.
Observe o conjunto de letras da forma " AWT_V " e " AW_SV " que foram escritas para a planilha na coluna V, cada letra correspondendo ao registro daquela linha. As informações de interesse são representada pelos caracteres ' T' (conjunto de Treinamento), ' S' (conjunto de Teste) e ' V' (conjunto de Validação).
Análise e Transformação dos Dados
Os resultados da análise e transformação dos dados realizada pelo Predic, pode ser visto no diálogo
Transform. Além disso neste diálogo você ainda pode mudar os resultados da análise e
transformação, e selecionar que transformações você deseja para seus dados. O diálogo Transform pode ser acessado da seguinte forma:
1. Quando o diálogo Expert Level Parameter aparecer, selecione Tranforms, então a seguinte caixa de diálogo aparecerá:
diálogo Advanced Level Parameters.
Seleção de Variável
Se você tem um número grande de variáveis de entrada, há tipicamente muitos bons subconjuntos de variáveis que podem resolver seu problema. O Predict usa algoritmo genético, na seleção das variável de entrada, para encontrar bons subconjuntos do conjunto completo de variáveis de entrada. Os parâmetros do Algoritmo Genético podem ser selecionados no diálogo Imput Variable Selection, que pode ser acessado da seguinte forma:
1. Quando o diálogo Expert Level Parameter aparecer, selecione Variable Selection, , então a seguinte caixa de diálogo aparecerá:
Este diálogo também pode ser acessado através do comando: Predict/Expert/Variable Selection. Vendo as Variáveis Selecionadas
Para ver as variáveis que o Predict selecionou para construir o modelo atual:
1. Copia os nomes dos campos de entrada para o problema de crédito(células A1:Q1) e cole isto nas células A409:Q409. Isto lhe ajudará a interpretar os resultados da seleção de variável.
2. Selecione o comando Predict/Expert/Transforms (Alt P, X, T). Isto exibe o diálogo Data Analysis and Transformation.
assegure de que Write Current VS Field Flags esteja selecionado. Clique OK. 5. Cancele os diálogos para voltar a planilha Excel.
Parâmetros da Rede Neural
Você pode selecionar os parâmetros de treinamento da rede Neural no diálogo NetWork Parameters, que você pode acessar da seguinte forma:
1. Quando o diálogo Expert Level Parameter aparecer, selecione Network, , então a seguinte caixa de diálogo aparecerá:
Este diálogo também pode ser acessado através do comando: Predict/Expert/Network.
Parâmetros de Aprendizado
O parâmetros de aprendizado podem ser selecionados no diálogo Learning Parameters, que você pode acessar da seguinte forma:
1. Quando o diálogo Expert Level Parameter aparecer, selecione Learning, , então a seguinte caixa de diálogo aparecerá:
Este diálogo também pode ser acessado através do comando: Predict/Expert/Learning.
Parâmetros Neuro-Dinamicos
As funções de transferencia da camada de saída e da camada escondida da rede podem ser modificadas no diálogo Neuro-Dynamics, que você pode acessar da seguinte forma:
1. Quando o diálogo Expert Level Parameter aparecer, selecione Neuro-Dynamics, , então a seguinte caixa de diálogo aparecerá:
Heurística
Os parâmetros heurísticos do treinamento podem ser escolhidos no diálogo Training Heuritics, que podem ser acessados da seguinte forma:
1. Quando o diálogo Expert Level Parameter aparecer, selecione Heuristics, , então a seguinte caixa de diálogo aparecerá:
Avaliação do Modelo
A função de avaliação do modelo pode ser escolhida no diálogo Evaluation Parameters, que pode ser acessado da seguinte forma:
1. Quando o diálogo Expert Level Parameter aparecer, selecione Evaluation, , então a seguinte caixa de diálogo aparecerá:
Este diálogo também pode ser acessado através do comando: Predict/Expert/ Evaluation
Nível Avançado
Para modificar parâmetros no nível avançado basta selecionar Advanced no diálogo Edit the network, ou dar o comando Predict/Expert/ Advanced, , então a seguinte caixa de diálogo aparecerá:
especialista.
Flash Code
Com o comando Predict/Flash Code você pode converter seu modelo treinado para o código C, Visual Basic, ou FORTRAN 77. Você então pode usar este código em qualquer ambiente que tenha um compilador apropriado. A seguinte caixa de diálogo aparece quando você escolhe este comando:
Selecione as opções desejadas, e então clique em OK. Uma caixa de diálogo do NeuralWare aparecerá. Você deve concordar com o termos de licença para gerar os códigos.
Fechando o Modelo
O passo seguinte mostra como fechar seu modelo Predict. Isto libera toda memória usada pelo modelo.
1. Fecha o modelo usando o comando Predict/Close (Alt P, C). Responda Yes se a questão se você quer salvar o modelo aparecer.
2. Fecha a planilha usando o comando do Excel File/Close, salvando isto (como CREDIT.XLS)
se questionado.
