신경망신경망은 얼마나 신뢰할 수 있나요? 시드를 설정하지 않았을 때는 결과가 달라서 시드를 설정했는데, 시드를 1234에서 100으로 변경하면 결과도 달라집니다. 저는 모델을 실행할 때마다 완전히 변하는 변수 중요도에 관심이 있습니다. 또한 투어 수를 늘려 보았지만 여전히 가변적인 중요도가 변경되었습니다. 나는 Kfold 검증을 사용하고 있는데, 은닉층 구조에 3, 모델 수에 10, 학습률에 0.1, 변환 공변량 및 로버스트 핏, 제곱 페널티 방법, 투어 수 20을 사용하고 있습니다. Rquare는 훈련과 검증 모두에서 약 0.9입니다.
감사합니다,
샤니스 크롬빈
Re: 신경망일별 NN을 맞추는 것은 각 하위 집합 내에서 각 접기가 12-15개의 관측치이므로 추정치의 안정성이 부정적인 영향을 받는다는 것을 의미합니다.
즉, 상위 예측 변수는 일반적으로 동일하며 두 실행 모두에서 비슷한 프로필을 나타냅니다. 성능 손실이 거의 없이 모델에서 이러한 예측 변수 중 일부(최대 절반)를 제거할 수 있지만 결과적으로 간결한 모델은 NN 실행에 비해 더 안정적입니다.
또한 매우 복잡한 모델을 피팅하고 있습니다. 숨겨진 노드는 18개입니다. 답변이 정말 그렇게 복잡한가요? 모델을 과적합하면 실행 안정성에도 영향을 미칩니다.
귀하께서 말씀하신 것처럼 반응이 시간에 따라 달라지는 경우 Day를 예측변수로 포함하고 안정성을 높이기 위해 더 큰 결합 데이터 세트를 사용하는 것이 더 합리적입니다.
Re: 신경망예, 표본 크기 범위는 60~91입니다. 변수는 임신 70일, 90일 또는 110일에 태반이나 자궁내막에서 다양한 영양 운반체의 발현입니다. 날은 중요한 영향을 미치고 날마다 표현이 다를 수 있으므로 날별로 모델을 맞추는 이유입니다. 효과가 작은 것이 사실이므로 변수 중요도가 많이 변하는 것일 수도 있습니다. 다음은 내가 보고 있는 것의 예입니다.
Neural Network Run 1Neural Network Run 1Neural Network Run 1Neural Network Run 1Neural Network Run 1Neural Network Run 1신경망 실행 1
Neural Network Run 2Neural Network Run 2Neural Network Run 2Neural Network Run 2Neural Network Run 2Neural Network Run 2 신경망 실행 2
Re: 신경망그렇다면 표본 크기의 범위는 60에서 91까지입니까? 이는 k-fold CV에 충분한 데이터인 것 같습니다. 그럼에도 불구하고 효과가 작다면 훈련 및 검증 세트에 무작위로 할당할 때마다 추정치와 그에 수반되는 변수 중요도가 많이 바뀔 수 있습니다. 다음은 Big Class 예제를 기반으로 한 간단한 사례이며 검증을 제외하고 기본 설정을 사용하는 NN은 5겹 CV를 사용합니다.
(첫 번째 재미)
(두 번째 실행)
이 두 가지 실행은 동일한 데이터 세트와 설정을 사용하지만 5개의 접기에 대해 서로 다른 무작위 할당을 포함합니다. 이 변동성은 당신이 보는 것과 유사합니까?
왜 포함하지 않습니까? 낮 예측자로 사용하면 데이터 세트 크기는 209가 될까요?
Re: 신경망데이터 세트에는 총 209개의 관측치가 있지만 날짜별로 모델을 피팅하고 있습니다. 70일 = 60, 90일 = 91, 110일 = 58.
Re: 신경망데이터 세트에 총 몇 개의 관측치가 있습니까?
Re: 신경망단순히 R 제곱이 가장 높은 모델을 선택해야 할까요? 모델을 맞출 때마다 R 제곱은 항상 높지만(.90에서 .94 사이) 예측 프로파일러의 변수 중요도는 크게 변경됩니다.
Re: 신경망신경망은 신뢰할 수 있는 예측 모델입니다. k-겹 교차 검증을 사용하므로 모델을 적합할 때마다 다른 추정치와 결과를 얻게 됩니다. 훈련 세트와 검증 세트에 대해 실질적으로 동일한 R 제곱을 얻는다는 사실은 모델이 적합하다는 좋은 표시입니다.
적합 모델을 열 수식으로 저장할 수 있습니다. 그러면 모델을 다시 적합시킬 필요가 없으며 모델을 사용할 때 추정치가 변경되지 않습니다.
Re: 신경망안녕 마크,
답변 감사합니다! 신경망 모델을 이해하는 데 정말 유용하네요.
난수 시드를 설정하지 않으면 현재 NN 모델의 시드 번호를 얻을 수 있는 방법이 있나요?
또한, 과거 시드 번호를 얻을 수 있는 방법이 있습니까? 좋은 모델을 얻었지만 시드를 몰랐고 다음에 모델을 반복하고 싶습니다.
감사해요!
최상의,
자핑
Re: 신경망첫 번째 적합의 기본 시드는 0입니다. 이 시점에서 대체 시드를 지정할 수 있습니다. 적합은 일련의 의사 난수를 사용하며, 이는 길을 따라 시드를 변경합니다. 후속 적합은 마지막 시드를 사용합니다. 첫 번째 적합 후에 지정할 수 없습니다.
Neural에 대한 스크립트를 저장하면 사용자 지정 시드가 캡처됩니다. 기본 시드를 사용하는 경우 이 동작은 발생하지 않지만 다음 번에 기본 시드를 사용하여 항상 적합을 재현할 수 있습니다.
이전 적합에서 시작 시드를 얻을 방법이 없습니다.
Re: 신경망안녕 마크,
답변해 주셔서 감사합니다!
난수 시드를 설정할 때 교차 검증 방법을 결정합니까?
랜덤 시드를 1로 설정하고 모델을 얻으면 상단의 "모델 실행"에 "이동" 옵션이 하나 생깁니다. 이동을 클릭하면 R^제곱이 약간 다른 다른 모델이 얻어집니다. "이동"을 클릭했을 때 이전 모델과 비교했을 때 모델 R^2의 차이는 무엇입니까?
난수 시드를 지정하지 않고 "이동"을 클릭하면 다른 난수 시드를 사용한 다른 모델이 제공됩니까?
감사해요!
Re: 신경망랜덤 시드는 플랫폼 알고리즘에서 사용하는 난수 시퀀스의 시작을 결정합니다. 기본 시드 0은 Neural에 시퀀스를 결정 하지 않으려는 것을 알려줍니다. 따라서 Neural을 두 번 이상 실행하고 기본 시드 0으로 피팅하면 재현 가능한 결과가 나오지 않습니다. 시드를 변경하여 시퀀스를 다시 시작할 수 있습니다. Neural을 다시 실행하고 시드를 0이 아닌 동일한 값으로 변경하면 동일한 피팅을 얻습니다.
시드는 처음에만 설정할 수 있습니다. 동일한 초기 시드를 사용하여 동일한 시퀀스를 시작하려면 Neural을 다시 시작해야 합니다.
