人工ニューラルネットワークの全ツアーの全モデルの結果を報告するこんにちは、
私は400ポイントのセットで10倍交差検定でANNを使おうとしています。私はブーストに10のツアーと10のモデルを使っています。JMPに全100モデルのモデル性能測定値を報告してほしい（10倍×10ツアー）。それをする簡単な方法はありますか？
また、一度に1つずつ実行するのではなく、JMPにノードのさまざまな組み合わせを試してそれらのすべての結果を報告するように指示する方法はありますか？
ありがとうございました、
ミナ
再：人工ニューラルネットワークのすべてのツアーからのすべてのモデルの結果を報告する私はこれから数週間旅行しています、しかしあなたがあなたのコードを投稿するならば、私は誰かが手助けをしても構わないと確信しています。
しかし、なぜあなたはそれぞれのフォールドのフィット統計が必要なのですか？最良のニューラルネットワークモデルを見つけることは目的ではありませんか？もしそうなら、JMPはあなたのためにそれを自動的に行います。繰り返しますが、それがk倍の目的です。
信頼区間に関しては、ニューラルネットワークは通常、非常に大きなデータセットに適しているため、従来の統計的推論は有益ではありません。言い換えれば、サンプルサイズが非常に大きいため、通常はすべてが統計的に有意であると表示されます。あなたが隠れノードを持っていて、ブースティングがそれを困難にするので、重みの信頼区間はそれほど役に立ちません。予測値の信頼区間は、おそらく分布の仮定をするのではなくブートストラップによって処理されるのが最も良いでしょう。
再：人工ニューラルネットワークのすべてのツアーからのすべてのモデルの結果を報告するダンありがとう！
コーディングを手伝ってもらえますか。私は試しましたが、うまくいきません（JMPでコーディングするのはこれが初めてです）。
線形回帰の場合と同様に、JMPのニューラルネットワークから95％の信頼限界を取得する方法もありますか？
再：人工ニューラルネットワークのすべてのツアーからのすべてのモデルの結果を報告するいくつかの質問。あなたはあなたが10のツアーを利用していると言った。ブースティングに10モデルを使用しているということですか。とにかく、私は以下の私の提案が正しい方向にあなたを指すことを願っています。
各フォールドのフィット統計を得るためには、スクリプトを書く必要があると思います。まず、それぞれの折り目を定義する検証列を作成する必要があります。次に、倍数＃1を保持した状態でBoosted ANNモデルを近似し、結果を保存します（どちらの結果でもかまいません）。その後、スクリプトはホールドバックセットを2倍になるように増分することができます。はい、これは面倒ですが、k-foldの目的はJMPにあなたのために多大な努力をさせることです。JMPは最高のパフォーマンスの結果を選ぶべきです、あなたはそれぞれのフォールドを調べる必要はありません。
最後に、あなたの最後の質問です。「ノードの異なる組み合わせを試す」とはどういう意味ですか？隠れたノードの数を変更することに言及していて、2ノード、3ノード、4ノードなどのモデルのパフォーマンスを比較したいですか。もしそうなら、やはり、それはスクリプトによって処理される必要があると思います。
