가방에 넣어 진 모델 예측 질문
평균 및 표준 오류 예측 열을 만들기 위해 신경 쓰이는 신경망 모델을 연구 중입니다. 이것을 고객이 좀더 쉽게 사용할 수 있도록 파이썬으로 내보내고 싶습니다. 채점 코드를 생성 할 때 모든 채워진 견적의 평균을 산출합니다. 평가 된 항목 열 대신 신경망의 원래 입력으로 돌아가는 스코어링 코드를 생성 할 수있는 방법이 있습니까?
많은 감사합니다,
남자
다시 : 짐 싣기 모델 예측 질문흠, 다른 일을보고있을 수도 있습니다. 어떤 JMP 버전을 사용하고 있습니까? 13.1 또는 13.0을 사용하는 경우 수식의 최상위 수준 인 bagged 수식 종속성을 얻지 못합니다. 전이 의존성 수식 해결은 13.2에서만 나타났습니다.
또한, 신경망의 앙상블을 사용하면 매우 큰 모델을 생성 할 수 있습니다. 코드 크기가 문제가되면 14.1을보십시오. 매트릭스 기반 신경망 ( "빠른 공식"이라고도 함)을 사용할 수 있습니다.
다시 : 짐 싣기 모델 예측 질문안녕 존,
원래 입력으로 돌아가서 무엇을 의미하는지 확신 할 수 없습니다. 모델을 배포하는 전체 요점은 생산 파이프 라인에서 새로운 입력을 처리 할 수 있어야한다는 것입니다.
bagging 알고리즘을 다시 실행하고 새 데이터를 기반으로 새로운 "가방"을 넣은 다음 새 모델의 평균을 구하는 것이 가능합니까?
또한 코드 생성을 수행하는 중에 오류가 발생하여 연산자 "Mean"에 대한 지원이 부족하다는 사실을 알게되었습니다. 앞으로의 버전에서이 기능에 대한 지원을 추가 할 예정이지만, 그 자리에서 생성 된 자리 표시 자 메소드를 구현하여 지원을 추가 할 수 있습니다.
문안 인사,
나시프
