taralino

Der Datensatz

Die Struktur eines Datensatzes zur Klassifikation von Punkten bezüglich Farben ist folgende:

x-Koordinate	y-Koordinate	Farbe
0.51	0.58	grün
0.71	0.90	rot
0.17	0.04	blau
0.51	0.67	grün
0.33	0.06	grün
...	...	...
0.52	0.99	grün
0.60	0.94	rot
0.49	0.89	grün

Ein neuronales Netz zur Klassifikation in rot, grün und blau könnte so aufgebaut sein:

Der Datensatz zuvor übertragen in Eingangssignal und Ausgangssignal zum Trainieren und Testen des neuronalen Netzes entspricht der folgenden Tabelle:

Eingangssignal	gewünschtes Ausgangssignal	Ausgangssignal entspricht
[ 0.51, 0.58 ]	[ 0, 1, 0 ]	grün
[ 0.71, 0.90 ]	[ 1, 0, 0 ]	rot
[ 0.17, 0.04 ]	[ 0, 0, 1 ]	blau
[ 0.51, 0.67 ]	[ 0, 1, 0 ]	grün
[ 0.33, 0.06 ]	[ 0, 1, 0 ]	grün
...	...	...
[ 0.52, 0.99 ]	[ 0, 1, 0 ]	grün
[ 0.60, 0.94 ]	[ 1, 0, 0 ]	rot
[ 0.49, 0.89 ]	[ 0, 1, 0 ]	grün

Eine Möglichkeit, um mit der taralino-Bibliothek einen derartigen Datensatz zu erzeugen, bietet das ClassificationData-Paket. Die genaue Datenstruktur muss nicht zwingend vollständig verstanden werden, kann aber bei Interesse in der Referenz nachgeschlagen werden:

Zur Referenz

Wie nun damit ein Datensatz erzeugt und dargestellt werden kann, zeigt der folgende Quellcode.

Implementierung

Es wird ein Datensatz bestehend aus 2000 Objekten erzeugt: Jedes Objekt beinhaltet die Koordinaten eines Punktes (.input) sowie die zugehörige Farbe als Zeichenkette (.color).

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="utf-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <script src="taralino.js"></script>
</head>
<body>
<script>

// Datensatz erzeugen

var T = ClassificationData.get(2000, {categories:3, shape:"mixed"});

// Datensatz darstellen

Canvas.init([0,1], [0,1], {width:320, background:"lightgrey"});

for (var k = 0; k < T.length; k++) {
  var M = T[k].input;
  var c = T[k].color;
  Canvas.circle(M[0], M[1], 0.01, {fill:c});
};

</script>
</body>
</html>

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