JMP Pro는 신경망 및 부트스트랩 포리스트용 RSquare를 어떻게 계산합니까?여러분, JMP가 신경망 및 부트스트랩 포리스트에 대한 RSquare를 어떻게 계산하는지 궁금합니다. 공식은 무엇입니까? 예를 들어 최소 제곱 회귀에 대한 RSquare의 계산을 알고 있습니다. 해당 분산 분석 테이블의 수량을 사용하여 RSquare(다중 결정 계수라고도 함)는 다음과 같이 계산됩니다. 제곱합(모델)/제곱합(C. Total)" 매뉴얼에서 신경망과 부트스트랩 포리스트를 위한 두 개의 RSquare가 있음을 발견했습니다: Generalized RSquare & Entropy RSquare. 그러나 신경망과 부트스트랩 포레스트를 실행했을 때 RSquare: RSquare 하나만 얻었는데 매뉴얼에 설명되어 있지 않습니다. 그래서 저는 이 RSquare가 어떻게 계산되는지 묻고 싶습니다. 공식이 있나요? 감사합니다.Re: JMP Pro는 신경망 및 부트스트랩 포리스트용 RSquare를 어떻게 계산합니까?안녕 레온,
유효성 검사 전략은 데이터를 두 그룹으로 분리하고 rsquare는 두 그룹에 대해 개별적으로 계산됩니다. 예측 공식을 저장하고 예측과 관찰을 플롯하면 thenm이 모든 데이터를 하나의 세트로 가져옵니다. 분명히 이 회귀의 rsquare는 두 개별 그룹의 rsquare보다 작습니다.
Re: JMP Pro는 신경망 및 부트스트랩 포리스트용 RSquare를 어떻게 계산합니까?10배 교차 검증으로 신경망에 대한 RSquare를 계산하는 방법에 대한 방정식이 있습니까?
JMP가 RSquare를 과대평가하는 것은 아닌지 궁금합니다.
나는 신경망(10배 교차 검증, 강력한 적합, 1 투어)을 실행했는데 RSquare of Training과 Validation은 모두 > 0.8입니다(Fig1.png).
그런 다음 "빠른 수식 저장"으로 새 열 "예측 Y"를 생성했습니다.
그러나 Y와 예측 Y 사이의 RSquare는 0.74에 불과합니다(Fig2.png).
Re: JMP Pro는 신경망 및 부트스트랩 포리스트용 RSquare를 어떻게 계산합니까?응답 변수가 연속적이면 선형 회귀와 동일한 R 제곱을 얻습니다. 응답이 범주형인 경우 다른 두 개의 R 제곱 측정값을 얻습니다.
일반화된 R 제곱은 연속 응답에 대한 R 제곱과 동일합니다.
엔트로피 R 제곱은 축소된 모델의 로그 우도에 대한 전체 모델과 축소된 모델 간의 로그 우도 차이의 비율입니다.
