GUI 설정은 True로 바꾼다. 이렇게 설정하면 신경망 디스플레이를 그래픽 형태로 표시한다. 신경망 디스플레이는 인터랙티브하므로 네트워크를 변경할 수 있다. False면 변경할 여지가 없는 네트워크가 생성된다.

‘MultilayerPerceptron’ 분류기가 명목형 값을 변경해 처리해주지만, 시간을 들여 신중하게 데이터가 잘 준비되어 있는지 확인한다. 여러분만의 네트워크를 만들려면 이 옵션을 꺼버리고 직접 네트워크를 만들 수 있다.

네트워크를 훈련시키기 전에 다음 옵션을 살펴보자.

 

Learning Rate

가중치가 업데이트되는 크기로, 기본값은 0.3이다. 값이 너무 크거나 작으면 원하는 대로 조정할 수 있다.

 

Hidden Layers

신경망에 히든 레이어를 얼마나 둘지 정할 수 있다. 웨카는 네 가지 옵션을 선택할 수 있다. 기본값은 (attribute+classes)/2(‘a’로 설정되어 있음)이고, attributes(‘i’), classes(‘o’), attributes and classes complete(‘t’)를 사용할 수 있다.

 

Training Time

훈련하는 동안 웨카가 반복하는 number of epochs는 500으로 설정되어 있다. 숫자가 클수록 에러율이 낮아진다. 잠시 후 보겠지만 에러율에 따라 결과가 달라진다.

옵션에 만족한다면 OK 버튼을 클릭하여 Classify 창으로 돌아간다.