[課務]分子模擬課程作業三訊息公告

[rz12345 (RZ)]

有修梁老師分子模擬課程的同學 請往下看

課程網頁: http://rzccn.idv.st/

關於第三次作業的部分 跟老師討論後的結果後如下



    BPNN -作業三注意事項：

    1. 這次作業請將所有all molecule 作為 training set

    2. 尋找Rcv(squared) 接近R(squared)值的model (cv=Cross Validation)


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    具體做法:

    Create Back Propagation Neural Network Model > Parameter Name > Validation

        Use test set: 預設為True，會將input data 分成 training set & test set
。提供檢視這組input data & descriptors 預測性。(選False，考慮的狀況比較單純)

        Test set fraction: test set 在input data的比例 。

        Cross Validation Method:

            Omit Single Rows in Turn: Leave One Out

            Omit Groups of Rows: 將data 分成n組 n=Cross Validation Groups

    Rcv預測結果在ModelDescription.html > Validation

        R?squared : training set R(squared)
        R?squared (cross?validated): training set Rcv(squared)
        R?squared (monitor set) : test set R(squared)
        R?squared (monitor set, cross?validated) : test set Rcv(squared)

        若Use test set為False則不會有R?squared (monitor set)&R?squared
(monitor set, cross?validated)出現。

        hint: Data Standardization: Mean/Standard Deviation or Data Range 可能
有助於Rcv的表現



By 助教

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推 summerair:頭推？        助教辛苦了
推 bread0607:為什麼有點看不懂的感覺...
推 Limpbizket:快推!! 不然別人說我XX
推 magnus1203:謝謝助教
推 yin1836:有點難懂  徐志龍根本沒去學  請大家不要教他
推 johnson00262:助教辛苦了
→ aneri21:助教辛苦了~