Segnala i risultati di tutti i modelli di tutti i tour nelle reti neurali artificialiCiao,
Sto cercando di utilizzare ANN con convalida incrociata di 10 volte su un set di 400 punti. Sto usando 10 tour e 10 modelli in potenziamento. Voglio che JMP riferisca le misure di performance del modello di tutti i 100 modelli (10 volte * 10 tour). C'è un modo semplice per farlo?
C'è anche un modo per dire a JMP di provare diverse combinazioni di nodi e riportare tutti i loro risultati invece di eseguirne uno alla volta?
Grazie,
Mina.
Ri: Segnala i risultati di tutti i modelli di tutti i tour nelle reti neurali artificialiViaggio per le prossime settimane, ma se pubblichi il tuo codice, sono certo che qualcuno sarebbe disposto ad aiutare.
Ma perché hai bisogno delle statistiche di adattamento per ogni piega? L'obiettivo non è trovare il miglior modello di rete neurale? In tal caso, JMP lo farà automaticamente per te. Di nuovo, questo è lo scopo della k-fold.
Per quanto riguarda gli intervalli di confidenza, le reti neurali sono in genere adatte a dataset molto grandi, il che rende l'inferenza statistica tradizionale non informativa. In altre parole, tutto si presenta tipicamente come statisticamente significativo perché la dimensione del campione è così grande. Intervalli di confidenza sui pesi non sarebbero terribilmente utili dato che hai i nodi nascosti e l'aumento renderebbe difficile. Un intervallo di confidenza sui valori previsti sarebbe probabilmente meglio gestito dal bootstrap piuttosto che tentare di formulare ipotesi distributive.
Ri: Segnala i risultati di tutti i modelli di tutti i tour nelle reti neurali artificialiGrazie Dan!
Puoi aiutarmi con la codifica per favore? Ho provato ma non funziona (questa è la prima volta che faccio il codice in JMP).
C'è anche un modo per ottenere i limiti di confidenza del 95% dalle reti neurali da JMP come per la regressione lineare?
Ri: Segnala i risultati di tutti i modelli di tutti i tour nelle reti neurali artificialiAlcune domande. Hai detto che stai usando 10 tour. Vuoi dire che stai usando 10 modelli per il potenziamento? Indipendentemente da ciò, spero che i miei suggerimenti di seguito ti indirizzino nella giusta direzione.
Per ottenere le statistiche di adattamento per ogni piega, penso che dovrai fare degli script. Innanzitutto, è necessario creare una colonna di convalida che definisca ciascuna delle pieghe. Quindi adattare il modello ANN di Boosted con il fold # 1 trattenuto, salvare i risultati (qualunque sia il risultato desiderato). Quindi lo script può incrementare l'hold back impostato come fold n. 2, ecc. Sì, sarebbe noioso, ma ricorda che lo scopo di K-fold è quello di fare in modo che JMP faccia il pesante per te. JMP dovrebbe scegliere il risultato migliore, non è necessario ispezionare ogni piega.
Finalmente la tua ultima domanda. Cosa intendi con "provare diverse combinazioni di nodi"? Ti stai riferendo alla modifica del numero di nodi nascosti e vuoi confrontare le prestazioni dei modelli con 2 nodi, 3 nodi, 4 nodi, ecc.? Se è così, di nuovo, penso che dovrà essere gestito da una sceneggiatura.
