********************** THIS IS A SAMPLE .net FILE ********************** This is part of Fischer's iris database. The 50 members of species1 have been eliminated, leaving 50 members each of species2 and species3. The flours are listed in random order. The four predictor variables are measurements of flower parts. The outcome 'species2'=1 if the flower truly belongs to species2, and =0 if it belongs to species3. sl sw pl lw species # IBMorDOS 1 UseQuickProp 1 EpochWiseUpdate 1 BestByCindex 0 MinEpochs 200 BeyondBestEpoch 2.0 WeightRange 0.1 HyperErr 0 SigmoidPrimeOffset 0.1 Epsilon 0.1 SplitEpsilon 1 Momentum 0.1 WeightDecay -0.0001 ScoreThreshold 0.1 QPMaxFactor 1.75 QPModeSwitchThreshold 0.0 Ninputs 4 Nhidden 3 Noutputs 1 UnitType 2 Connectcalls 2 1 4 5 7 5 7 8 8 NTrainingPatterns 50 NTestingPatterns 50 5.000 2.000 3.500 1.000 1 5.900 3.000 4.200 1.500 1 6.100 2.800 4.000 1.300 1 6.100 2.800 4.700 1.200 1 6.000 3.000 4.800 1.800 0 5.800 2.700 4.100 1.000 1 6.700 3.100 4.400 1.400 1 6.500 3.000 5.500 1.800 0 5.100 2.500 3.000 1.100 1 6.700 3.000 5.200 2.300 0 5.500 2.400 3.800 1.100 1 6.900 3.100 5.400 2.100 0 6.100 3.000 4.900 1.800 0 6.200 2.900 4.300 1.300 1 6.400 3.100 5.500 1.800 0 5.700 2.600 3.500 1.000 1 4.900 2.500 4.500 1.700 0 5.500 2.600 4.400 1.200 1 7.700 2.600 6.900 2.300 0 7.600 3.000 6.600 2.100 0 6.100 2.900 4.700 1.400 1 6.300 2.500 4.900 1.500 1 5.700 2.800 4.100 1.300 1 5.700 3.000 4.200 1.200 1 5.500 2.400 3.700 1.000 1 5.600 2.700 4.200 1.300 1 5.700 2.800 4.500 1.300 1 6.200 2.200 4.500 1.500 1 6.900 3.200 5.700 2.300 0 6.900 3.100 5.100 2.300 0 6.800 2.800 4.800 1.400 1 6.300 3.300 6.000 2.500 0 7.200 3.200 6.000 1.800 0 6.600 3.000 4.400 1.400 1 6.700 3.100 4.700 1.500 1 6.400 2.800 5.600 2.200 0 7.700 3.800 6.700 2.200 0 6.400 3.200 5.300 2.300 0 6.500 3.000 5.800 2.200 0 5.600 2.800 4.900 2.000 0 5.600 3.000 4.500 1.500 1 5.700 2.500 5.000 2.000 0 6.500 2.800 4.600 1.500 1 6.500 3.000 5.200 2.000 0 5.800 2.700 5.100 1.900 0 6.300 3.300 4.700 1.600 1 7.100 3.000 5.900 2.100 0 6.000 2.200 5.000 1.500 0 6.400 2.700 5.300 1.900 0 6.000 2.700 5.100 1.600 1 5.600 2.900 3.600 1.300 1 6.800 3.200 5.900 2.300 0 6.800 3.000 5.500 2.100 0 7.900 3.800 6.400 2.000 0 7.000 3.200 4.700 1.400 1 6.400 2.900 4.300 1.300 1 7.700 3.000 6.100 2.300 0 6.700 3.100 5.600 2.400 0 6.300 2.300 4.400 1.300 1 5.700 2.900 4.200 1.300 1 5.800 2.600 4.000 1.200 1 6.100 2.600 5.600 1.400 0 5.600 2.500 3.900 1.100 1 7.700 2.800 6.700 2.000 0 6.300 2.500 5.000 1.900 0 5.500 2.500 4.000 1.300 1 5.800 2.700 3.900 1.200 1 6.300 2.900 5.600 1.800 0 7.200 3.600 6.100 2.500 0 5.200 2.700 3.900 1.400 1 5.800 2.700 5.100 1.900 0 6.000 3.400 4.500 1.600 1 6.900 3.100 4.900 1.500 1 5.000 2.300 3.300 1.000 1 5.500 2.300 4.000 1.300 1 6.000 2.900 4.500 1.500 1 6.400 2.800 5.600 2.100 0 5.400 3.000 4.500 1.500 1 5.900 3.000 5.100 1.800 0 6.300 2.700 4.900 1.800 0 6.200 2.800 4.800 1.800 0 7.200 3.000 5.800 1.600 0 6.600 2.900 4.600 1.300 1 6.000 2.200 4.000 1.000 1 6.500 3.200 5.100 2.000 0 6.100 3.000 4.600 1.400 1 4.900 2.400 3.300 1.000 1 5.600 3.000 4.100 1.300 1 7.400 2.800 6.100 1.900 0 6.200 3.400 5.400 2.300 0 6.700 3.300 5.700 2.100 0 6.700 3.000 5.000 1.700 1 6.300 3.400 5.600 2.400 0 6.700 2.500 5.800 1.800 0 5.800 2.800 5.100 2.400 0 7.300 2.900 6.300 1.800 0 6.700 3.300 5.700 2.500 0 5.900 3.200 4.800 1.800 1 6.300 2.800 5.100 1.500 0 6.400 3.200 4.500 1.500 1