신경 네트워크 출력 공식을 사용하여 문제JMP 12.1에서 저는 신경망을 훈련시키고 빨간 삼각형의 옵션을 사용하여 테이블의 열로 수식을 저장했습니다. 내가 점프하자 수식을 재평가하면 같은 결과가 나옵니다.
이제 테이블에없는 새로운 데이터에 모델을 적용하고 싶습니다. 그래서 테이블 A의 수식을 다른 테이블 B의 열 (똑같이 이름이 지정된)에 복사했습니다.이 테이블에는 테이블 A의 행과 일부가 포함됩니다. 물론, 그것도 같은 컬럼을 가지고 있습니다. 아쉽게도 테이블 A에있는 행에 대해서도 수식 결과가 변경되었습니다.
두 번째 접근법 : 나는 테이블 A에서 아직 사용할 수없는 테이블 B의 행을 수직으로 병합했습니다. 수식이 다시 계산 된 후에 이미 이미 있던 행에 대해서도 결과가 변경되었습니다.
무슨 일이 일어나고 있고 내가 뭘 잘못하고 있니? 나는 그것을 여러 번 시도했고 재현성이있다.
미리 감사드립니다.
로버트
재 : 신경 네트워크 출력 수식을 사용하여 문제자주 신경망 예측 수식을 저장하고 그 동작을 관찰하지 못했습니다. 샘플 데이터를 사용하여 문제를 재현 할 수 있습니까?
이 스크립트는 한 테이블에서 다른 테이블로 신경망 열을 복사합니다. 두 테이블의 예측은 스크립트가 실행될 때마다 서로 동일해야하지만 스크립트가 실행될 때마다 변경됩니다.
Names default to here( 1);
//Open two copies of a table
dt = Open( "$Sample_data/iris.jmp" );
dt2 = Eval( dt << Get Script );
//Neural Network
nn = dt << Neural(
Y( :Sepal length ),
X( :Sepal width, :Petal length, :Petal width ),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Fit( NTanH( 3 ) )
);
//Find the report
nn_fit = (nn << XPath("//OutlineBox[@helpKey='Neural Model Report']"))[1];
//Save Formulas
( nn_fit << Get Scriptable Object ) << Save Formulas;
//Copy Formulas to second table
For( i = 6, i <= 9, i++,
Eval( Eval Expr( dt2 << Expr( Column( dt, i ) << Get Script ) ) )
);
