Lab2 2dalis

load fifa.txt;
dataset = fifa;
P = dataset(:,1:8)';
T = dataset(:,9)';

% 6 Nubr??ti trimat? diagram? naujame grafiniame lange (figure 2)  joje vaizduojant ?vesties ir i?vesties duomenis P ir T atitinkamai.
% figure(2);
% plot3(P(1,:), P(2,:), T, 'bo');
% xlabel('P1');
% ylabel('P2');
% zlabel('T');
% title('Figure 2')


% 7 I?skirkime i? ?vesties P ir i?vesties T duomen¸ rinkini¸ fragmentus, turin?ius po 200 duomen¸ – taip vadinam? apmokymo duomen¸ rinkin?
Pu = P(:,1:1200); %taip vadinam? apmokymo duomen¸ rinkin?

% papildyta pradzia =================
Tu = T(:,1:1200); %taip vadinam? apmokymo duomen¸ rinkin?, tikrosios d?mi¸ aktyvumo reik?mes nagrin?jamos laiko periodu
% papildyta pradzia  ==================


% 8 Sukurti aptartos strukt?ros dirbtin? neuron? ir apskai?iuoti jo svorio koeficient¸ reik?mes tiesioginiu
% metodu (funkcija newlind).
net = newlind(Pu, Tu);

% 9  Pavaizduoti gautas neurono svorio koeficient¸ reik?mes
disp('neurono svorio koeficientai:');
disp(net.IW{1});
disp(net.b{1});
w1 = net.IW{1}(1);
w2 = net.IW{1}(2);
b = net.b{1};


% 10 Sekan?iame ?ingsnyje atliksime modelio verifikacij? – t.y. patikrinsime prognozavimo kokyb? atliekant neurono veikimo imitacij?.

% Prad?ioje tai atliksime su apmokymo duomen¸ rinkiniu, kuris buvo panaudotas svorio koeficientams apskai?iuoti.
Tsu = sim(net, Pu); % rezultatu vektorius prognozuojamas aktyvumo reik?mes 1702–1901 metams

% Kadangi turime tikr?sias d?mi¸ aktyvumo reik?mes nagrin?jamu laiko
% periodu (Tu), jas galime patikrinti su prognozuojamomis reik?m?mis (Tsu)
figure(3);
plot(Tu, 'r');
hold on;
plot(Tsu, 'b');
legend('Tu', 'Tsu');

hold off;

% 11
Ts = sim(net, P); % prognozuojamos reik?mes, neurono i?vestis
figure(4);
plot(T, 'r');
hold on;
plot(Ts, 'b');
legend('T', 'Ts');
hold off;


%12
e= Tu-Tsu;
figure(5);
plot(e);
title('klaidos grafikas');
xlabel('iteracija');
ylabel('reiksme');
e2= T-Ts;
figure(6);
plot(e2);
title('klaidos grafikas e2');
xlabel('iteracija');
ylabel('reiksme');

% 13
figure(7);
hist(e);
title('klaidos histograma');
xlabel('reiksme');
ylabel('n');
figure(8);
hist(e2);
title('klaidos histograma e2');
xlabel('reiksme');
ylabel('n');

%14
Mse1200ivestis8 = mse(e)
Mad1200ivestis8 = mean(abs(e))
Mse1516ivestis8 = mse(e2)
Mad1516ivestis8 = mean(abs(e2))