webセミナー センサーデータ解析の​ためのニューラルネッ​トワーク 未知のデー​タに対する分類の方法​について

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kotetu
kotetu on 25 Sep 2018
Commented: kotetu on 26 Sep 2018
センサーデータ解析のためのニューラルネットワークのプログラムを参考にしていますが、 分類したいのは未知のデータ(ラベルが付いていない、ベクトルデータ)に対する分類です。 classifyUsingPatternNet.mの 21行目でテストデータを変換して、34行目の性能評価をしていますが、 未知のデータ(加速度データx,y,z)を分類する場合、どのようなコードを作成すればよいのでしょうか。 最後にplotconfusion(TB, TBHat);でテストラベルと予測を比較していますが、未知データはラベルがないので比較ができないと思います。
%%データ変換
XB = [dataB.ax dataB.ay dataB.az];
XB = XB';
TB = dataB.t;
TB = full(ind2vec(TB'));
%%性能評価
TBHat = net(XB);
plotconfusion(TB, TBHat);
  2 Comments
kotetu
kotetu on 26 Sep 2018
TBHat = net(XB);に予測値がはいっているので、ただ、×100をして確率にすればよいだけでしたね。 すみませんでした。

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