In che modo JMP Pro calcola RSquare per le reti neurali e le foreste bootstrap?Cari tutti, mi chiedo come fa JMP a calcolare RSquare per le reti neurali e la foresta di bootstrap? Quali sono le formule? Ad esempio, conosco il calcolo di RSquare per la regressione ai minimi quadrati: "RSquare: stima la percentuale di variazione nella risposta che può essere attribuita al modello piuttosto che a un errore casuale. Utilizzando le quantità della corrispondente tabella dell'Analisi della varianza, RSquadro (chiamato anche coefficiente di determinazione multipla) viene calcolato come: somma dei quadrati (Modello)/somma dei quadrati (C. Total)" Ho scoperto che nel manuale ci sono due RSquares per le reti neurali e le foreste bootstrap: Generalized RSquare e Entropy RSquare. Tuttavia, quando ho eseguito le mie reti neurali e le foreste bootstrap, ho ottenuto solo un RSquare: RSquare, che non è spiegato nel manuale. Quindi scrivo per chiedere come viene calcolato questo RSquare? C'è una formula? Grazie.Re: In che modo JMP Pro calcola RSquare per le reti neurali e le foreste bootstrap?Ciao Leone,
la strategia di convalida separa i dati in due gruppi e rsquare viene calcolato separatamente per entrambi i gruppi. Quando si salva la formula di previsione e si traccia il grafico previsto rispetto a quello osservato, alloram prende tutti i dati in un unico set. Chiaramente il rsquare di questa regressione è minore di quello dei due gruppi separati.
Re: In che modo JMP Pro calcola RSquare per le reti neurali e le foreste bootstrap?Esiste un'equazione su come calcolare RSquare per le reti neurali con convalida incrociata 10 volte?
Mi chiedo solo se JMP sopravvaluti RSquare.
Ho eseguito una rete neurale (convalida incrociata 10 volte, adattamento robusto, 1 tour), entrambi i quadrati RS di addestramento e convalida sono> 0,8 (Fig1.png).
Quindi ho generato una nuova colonna "Predicted Y" da "Save Fast Formulas".
Tuttavia, il quadrato RS tra Y e Y previsto è solo 0,74 (Fig2.png).
Re: In che modo JMP Pro calcola RSquare per le reti neurali e le foreste bootstrap?Se la tua variabile di risposta è continua, ottieni R quadrato come per la regressione lineare. Se la tua risposta è categorica, ottieni le altre due misure R quadrati.
Il quadrato R generalizzato è lo stesso del quadrato R per una risposta continua.
L'entropia R quadrato è il rapporto tra la differenza di verosimiglianza logaritmica tra il modello completo e quello ridotto e la verosimiglianza logaritmica del modello ridotto.
