신경망 JMP 14 SAS 스크립트 - 수식을 변환하는 변환안녕 모두,
나는 JMP에 비교적 익숙하고 꽤 잘 맞는 신경망 모델을 만들었습니다. 출력 (모델)을 Excel에서 구현하려고합니다. SAS 스크립트를 내보내고 현재 스크립트의 수식을 Excel로 변환하려고합니다. 스크립트의 다음 수식이 나를 트립입니다.
H1 = tanh (.5 * (- 1.31215248048067 * ((ENGINE_MODEL = "XXX") - (ENGINE_MODEL = "YYY")) + -0.0627257389428689 * ......
Engine_Model은 모델에 대한 이진 입력입니다 (XXX (0) 또는 YYY (1) 일 수 있음).
용어 해석 (ENGINE_MODEL = "XXX") - (ENGINE_MODEL = "YYY")에 도움이 필요합니다. 단순히 ENGINE_MODEL = "XXX"값과 ENGINE_MODEL = "YYY"값의 차이점을 의미합니까? 이 경우 그것은 단지 상수입니다. 또한 Excel과 JMP에서 H1의 계산 된 값은이 가정과 일치하지 않습니다.
어떤 도움을 주셔서 감사합니다.
재 : 신경 넷 JMP 14 SAS 스크립트 - 수식을 변환하는 변환안녕하세요,
이것은 JMP가 회귀 모델에서 범주 적 요인을 어떻게 코드화하는지에 대한 것이라고 생각합니다 (신경망은 이색적이지만 복잡한 회귀 모델 임).
이 ...에서 JMP의 통계 지식 포털이 도움이됩니다.
"2 수준의 범주 형 변수를 회귀 모형에 통합하기 위해 두 개의 값을 갖는 하나의 지표 또는 더미 변수를 만듭니다 ..."
아주 간단한 Neural Net으로 실험 해보길 권합니다. 예를 들어 엔진 모델과 노드가 하나만있는 신경 모델입니다. 그런 다음 JMP 예측과이 간단한 모델의 변환이 일치하는지 확인하십시오.
