# config-classification-v6.txt - Quanta Classifier V6 için Yapılandırma # Veri Seti Üzerinde Sınıflandırma [NEAT] fitness_criterion = max fitness_threshold = 0.98 # Hedef doğruluk oranı (%98) - Veriye göre ayarlanabilir pop_size = 300 # Daha zor görev ve iyi CPU için artırıldı reset_on_extinction = False [DefaultGenome] # node activation options activation_default = sigmoid # Çıkış katmanı dahil sigmoid uygun activation_mutate_rate = 0.1 # Aktivasyon mutasyonunu hafifçe açabiliriz (isteğe bağlı) activation_options = sigmoid relu tanh clamped # Daha fazla seçenek ekleyebiliriz # node aggregation options aggregation_default = sum aggregation_mutate_rate = 0.0 aggregation_options = sum # node bias options (önceki gibi) bias_init_mean = 0.0 bias_init_stdev = 1.0 bias_max_value = 30.0 bias_min_value = -30.0 bias_mutate_power = 0.5 bias_mutate_rate = 0.7 bias_replace_rate = 0.1 # genome compatibility options (önceki gibi) compatibility_disjoint_coefficient = 1.0 compatibility_weight_coefficient = 0.5 # connection add/remove rates (önceki gibi) conn_add_prob = 0.5 conn_delete_prob = 0.5 # connection enable options (önceki gibi) enabled_default = True enabled_mutate_rate = 0.01 feed_forward = True initial_connection = full_nodirect # node add/remove rates (önceki gibi) node_add_prob = 0.2 node_delete_prob = 0.2 # network parameters num_hidden = 0 num_inputs = 2 # Örnek veri setimiz için 2 özellik (feature) num_outputs = 1 # Binary sınıflandırma için 1 sigmoid çıktı # species options (önceki gibi) species_fitness_func = max max_stagnation = 25 # Stagnasyonu biraz artırabiliriz species_set_size = 40 # Tür sayısını artırabiliriz # weight options (önceki gibi) weight_init_mean = 0.0 weight_init_stdev = 1.0 weight_max_value = 30 weight_min_value = -30 weight_mutate_power = 0.5 weight_mutate_rate = 0.8 weight_replace_rate = 0.1 [DefaultSpeciesSet] compatibility_threshold = 3.0 [DefaultStagnation] species_fitness_func = max max_stagnation = 20 # Türler için stagnasyon (globalden farklı) species_elitism = 2