神經網絡 JMP 14 SAS 腳本 - 轉換為 excel 公式大家好，
我對 JMP 比較陌生，並且創建了一個非常適合的神經網絡模型。 我正在嘗試在 excel 中實現輸出（模型）。 我導出了 SAS 腳本，目前我正在嘗試將腳本中的公式轉換為 excel。 腳本中的以下公式使我感到困惑。
H1 = tanh(.5*(-1.31215248048067*((ENGINE_MODEL="XXX")-(ENGINE_MODEL="YYY")) + -0.0627257389428689*......
Engine_Model 是模型的二進制輸入（可以是 XXX (0) 或 YYY(1)）。
我需要 soem 幫助解釋術語 (ENGINE_MODEL="XXX")-(ENGINE_MODEL="YYY")。 它是否僅僅意味著它是 ENGINE_MODEL="XXX" 和 ENGINE_MODEL="YYY" 的值之間的差異？ 在那種情況下，它只是一個常數。 此外，excel 和 JMP 中 H1 的計算值與該假設不匹配。
任何幫助表示讚賞。
回复：神經網絡 JMP 14 SAS 腳本 - 轉換為 excel 公式你好，
我認為這是關於 JMP 如何在回歸模型中編碼分類因素（神經網絡，雖然奇特，但只是複雜的回歸模型）。
這從JMP的統計知識門戶網站應該有所幫助。
“為了將兩級分類變量整合到回歸模型中，我們創建了一個具有兩個值的指標或虛擬變量……”
我建議您嘗試一個非常簡單的神經網絡。 例如，只有引擎模型和 1 個節點的神經網絡。 然後檢查 JMP 預測和您對這個簡單模型的轉換是否一致。
