Neural Net JMP 14 SAS Script - Convertir a una fórmula excelenteHola a todos,
Soy relativamente nuevo en JMP y he creado un modelo de red neuronal que se ajusta bastante bien. Estoy tratando de implementar la salida (modelo) en Excel. Exporté el script SAS y actualmente intento convertir la fórmula en el script para sobresalir. La siguiente fórmula en el guión me está disparando.
H1 = tanh (.5 * (- 1.31215248048067 * ((ENGINE_MODEL = "XXX") - (ENGINE_MODEL = "YYY")) + -0.0627257389428689 * ......
Engine_Model es una entrada binaria al modelo (puede ser XXX (0) o YYY (1)).
Necesito ayuda para interpretar el término (ENGINE_MODEL = "XXX") - (ENGINE_MODEL = "YYY"). ¿Significa simplemente que es la diferencia entre el valor de ENGINE_MODEL = "XXX" y ENGINE_MODEL = "YYY"? En ese caso es solo un número constante. Además, el valor calculado de H1 en Excel y JMP no coincide con esa suposición.
Cualquier ayuda es apreciada.
Re: Neural Net JMP 14 SAS Script - Convertir a una fórmula excelenteHola,
Creo que se trata de cómo JMP codifica los factores categóricos en los modelos de regresión (las redes neuronales, aunque exóticas, son simplemente modelos de regresión complejos).
Esta desde Conocimiento de las estadísticas de JMP El portal debería ayudar.
"Para integrar una variable categórica de dos niveles en un modelo de regresión, creamos un indicador o variable ficticia con dos valores ..."
Le sugiero que experimente con una red neuronal muy simple. Por ejemplo, un neuronal con solo modelo de motor y 1 nodo. Luego verifique que la predicción de JMP y su conversión de este modelo simple estén de acuerdo.
