Rapporte les résultats de tous les modèles de tous les circuits dans des réseaux de neurones artificielsBonjour,
J'essaie d'utiliser ANN avec une validation croisée de 10 fois sur un ensemble de 400 points. J'utilise 10 tours et 10 modèles en boosting. Je souhaite que JMP communique les mesures de performance des 100 modèles (10 fois * 10 tours). Y a-t-il un moyen facile de faire ça?
Existe-t-il également un moyen de dire à JMP d'essayer différentes combinaisons de nœuds et de signaler tous leurs résultats au lieu de les exécuter un par un?
Je vous remercie,
Mina
Re: Rapporter les résultats de tous les modèles de tous les circuits dans des réseaux de neurones artificielsJe suis en voyage pour les prochaines semaines, mais si vous postez votre code, je suis sûr que quelqu'un sera prêt à vous aider.
Mais pourquoi avez-vous besoin des statistiques d'adéquation pour chaque pli? L'objectif n'est-il pas de trouver le meilleur modèle de réseau de neurones? Si tel est le cas, JMP le fera automatiquement pour vous. Encore une fois, c’est l’objectif du k-fold.
En ce qui concerne les intervalles de confiance, les réseaux de neurones sont généralement adaptés à de très grands ensembles de données, ce qui rend l’inférence statistique traditionnelle non informative. En d'autres termes, tout ce qui apparaît est statistiquement significatif du fait de la taille de l'échantillon. Les intervalles de confiance sur les poids ne seraient pas très utiles car vous avez les nœuds cachés et le renforcement rendrait cela difficile. Un intervalle de confiance sur les valeurs prédites serait probablement mieux géré par bootstrap plutôt que d'essayer de formuler des hypothèses de répartition.
Re: Rapporter les résultats de tous les modèles de tous les circuits dans des réseaux de neurones artificielsMerci Dan!
Pouvez-vous m'aider avec le codage s'il vous plaît? J'ai essayé mais ça ne marche pas (c'est la première fois que je code en JMP).
Existe-t-il également un moyen d'obtenir les limites de confiance de 95% des réseaux de neurones de JMP, comme c'est le cas pour la régression linéaire?
Re: Rapporter les résultats de tous les modèles de tous les circuits dans des réseaux de neurones artificielsQuelques questions. Vous avez dit que vous utilisez 10 visites. Voulez-vous dire que vous utilisez 10 modèles pour le renforcement? Quoi qu'il en soit, j'espère que mes suggestions ci-dessous vous orienteront dans la bonne direction.
Afin d’obtenir les statistiques d’adéquation pour chaque pli, je pense que vous devrez créer des scripts. Tout d'abord, vous devrez créer une colonne de validation définissant chaque pli. Ajustez ensuite le modèle ANN boosté avec le pli n ° 1 retenu, enregistrez les résultats (quel que soit le résultat souhaité). Ensuite, le script peut incrémenter le groupe de retenue pour qu'il soit plié # 2, etc. Oui, cela serait fastidieux, mais rappelez-vous que l'objectif de k-fold est de laisser JMP faire le gros du travail pour vous. JMP doit choisir le résultat le plus performant, vous n'avez pas besoin d'inspecter chaque pli.
Enfin, votre dernière question. Qu'entendez-vous par "essayer différentes combinaisons de nœuds"? Faites-vous référence à la modification du nombre de nœuds cachés et souhaitez-vous comparer les performances des modèles à 2 nœuds, 3 nœuds, 4 nœuds, etc.? Si tel est le cas, encore une fois, je pense que cela devra être traité par un script.
