Weka 多重パーセプションの手動計算方法を教えて

質問

理解のためにWekaのサンプルにあるirisデータのsepallengthとpetalwidthだけを取り出してMulti Perceptinクラスフィルタをかけました。
しかし、この結果を利用してsepallengthからどのように計算すれば、petalwidthを推測できるのかわかりません。
計算方法を教えて下さい。

=== Classifier model (full training set) ===

Linear Node 0
Inputs Weights
Threshold 0.9017153016484972
Node 1 -1.2082392631063057
Sigmoid Node 1
Inputs Weights
Threshold -1.6198406465889585
Attrib sepallength -5.765124949928442
Class
Input
Node 0

Wekaが勝手に算出した数値を幾つか見ると、sepallengthが5.1のとき1.179、sepallengthが4.9のとき1.074にはなっているようですが・・・・どうなってるの・・・・

回答No.1

lonely_fish

示された計算結果を用いて、計算の実例を示します。

LinearNode0 の入力を x0、出力をy0、
SigmoidNode1 の入力を x1、出力を y1としますと、

x1=(sepallength)*(-5.765)
y1=1/(1+exp(-x1-(-1.619))
x0=y1*(-1.208)
y0=x0+(0.901)

と計算され、y0が推定値となります。ただし、入出力は -1～+1に基準化されます。
（このことは、MultilayerPerceptron::setNormalizeNumericClass
のAPIドキュメントに書いてある。）

iris のデータでは、sepallength の範囲は 4.3～7.9、petallength の範囲は 1.0～6.9ですので、もし、sepallength が 5.1の時の推定値を計算したければ、
sepallength = (5.1-4.3)/(7.9-4.3)*2-1 = -0.555 を代入することになります。
すると y0 = -0.100 と計算されますので、これを 1.0～6.9に展開すると、 推定される
petallength は 3.653 となります。

ちなみに、推定結果は、weka explorer では、 Test options のなかの More options... ボタンを押して
現れる、 Output preditions に “PlainText”を選んであげれば、出力に表示されます。