¿Cómo JMP Pro calcula el RSquare para redes neuronales y bosques de arranque?Queridos, me pregunto cómo JMP calcula RSquare para las redes neuronales y el bosque de arranque. ¿Cuáles son las fórmulas? Por ejemplo, conozco el cálculo de RSquare para la regresión de mínimos cuadrados: "RSquare: calcula la proporción de variación en la respuesta que se puede atribuir al modelo en lugar de a un error aleatorio. Usando cantidades de la tabla correspondiente de Análisis de Varianza, RSquare (también llamado coeficiente de determinación múltiple) se calcula como: suma de cuadrados (Modelo) / suma de cuadrados (C. Total) "Encontré que en el manual hay dos RSquares para redes neuronales y bosques bootstrap: RSquare Generalized & Entropy RSquare. Sin embargo, cuando ejecuté mis redes neuronales y bosques de arranque, solo obtuve un RSquare: RSquare, que no se explica en el manual. Así que escribo para preguntar cómo se calcula este RSquare? ¿Hay una fórmula? Gracias.Re: ¿Cómo JMP Pro calcula el RSquare para redes neuronales y bosques de arranque?Hola leon
la estrategia de validación separa sus datos en dos grupos y el rsquare se calcula para ambos grupos por separado. Cuando guarda la fórmula de predicción y el gráfico predicho frente a lo observado, entonces m toma todos los datos en un solo conjunto. Claramente, el cuadrado de esta regresión es menor que el de los dos grupos separados.
Re: ¿Cómo JMP Pro calcula el RSquare para redes neuronales y bosques de arranque?¿Hay una ecuación de cómo calcular RSquare para redes neuronales con una validación cruzada de 10 veces?
Me pregunto si JMP sobrestima el RSquare.
Corrí una red neuronal (validación cruzada de 10 veces, ajuste robusto, 1 recorrido), tanto los valores de RS de Entrenamiento como los de Validación son> 0.8 (Fig1.png).
Luego generé una nueva columna "Y predicha" por "Guardar fórmulas rápidas".
Sin embargo, el RSquare entre Y y Predicted Y es de solo 0.74 (Fig2.png).
Re: ¿Cómo JMP Pro calcula el RSquare para redes neuronales y bosques de arranque?Si su variable de respuesta es continua, entonces obtiene R cuadrado igual que para la regresión lineal. Si su respuesta es categórica, entonces obtiene las otras dos medidas de R cuadrado.
El cuadrado R generalizado es el mismo que el cuadrado R para una respuesta continua.
El cuadrado de la entropía R es la relación entre la diferencia de probabilidad de registro entre el modelo completo y reducido y la probabilidad de registro del modelo reducido.
