Domanda di predizioni modello insaccata
Sto lavorando a un modello di rete neurale che ho imbustato per creare una colonna di predizione degli errori media e standard. Vorrei esportarlo in Python in modo che un cliente possa usarlo più facilmente. Quando genero il codice del punteggio, produce la media di tutte le stime insaccate. C'è un modo in cui potrei generare il codice del punteggio che tornerebbe agli input originali della rete neurale invece delle colonne delle stime insaccate?
Grazie molto,
John
Ri: domanda di predizioni modello insaccataHmm, mi è venuto in mente che potremmo guardare a cose diverse. Quale versione di JMP stai usando? Se sei su 13.1 o 13.0, non otterrai le dipendenze della formula insaccata, solo il livello più alto della formula. La risoluzione della formula di dipendenza transitiva è arrivata solo in 13.2.
Inoltre, è probabile che l'uso di un insieme di reti neurali generi modelli molto grandi. Se la dimensione del codice diventa un problema, aspettate il 14.1, dove sarete in grado di utilizzare reti neurali basate su matrici (dette anche "formule veloci") che sono sia più veloci che più piccole.
Ri: domanda di predizioni modello insaccataCiao John,
Non sei sicuro di cosa intendi tornando agli input originali: l'intero punto di distribuzione del modello è di essere in grado di gestire nuovi input nella tua pipeline di produzione.
Vuoi dire, essere in grado di eseguire di nuovo l'algoritmo di insaccamento e montare nuovi "sacchetti" basati sui nuovi dati, e quindi ottenere la media dei nuovi modelli?
Inoltre, ho notato che si è verificato un errore durante la generazione del codice, indicando la mancanza di supporto per l'operatore "Mean". Cercherò di aggiungere supporto in una versione futura, ma nel frattempo è possibile aggiungere il supporto implementando il metodo segnaposto generato al suo posto.
Saluti,
Nascif
