여러분 안녕하세요,
나는 jsl을 사용하는 앱에서 코딩하고있다. (그렇다. 내가 할 수있는 대시 보드를 만들 수 있다는 것을 알고있다. 
) 나는 surrogates를 사용하고있다. 지금까지 작동 방식은 수동으로 다른 유형의 대리자 (예 : 계단식, NN, 다항식 등)를 시도하고 R2 및 기타 사용 가능한 측정 항목에 따라 분석의 각 종속 변수에 대해 어느 것을 선택할지 결정합니다 . 내 질문은 : JMP가 대리모를 자동으로 만들고, 다른 유형을 시도하고, 가장 정확한 맞춤을 유지하면서 수동으로 다른 유형을 만들고 선택하는 대신 JMP가 직접 수동 방법을 선택하는 것입니다.
감사,
에바
안녕 에바,
다음 예제를 살펴보십시오.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Boston Housing.jmp" );
neural_fits = Neural(
Y( :chas ),
X( :crim, :indus, :nox, :rooms, :age, :distance, :radial ),
);
// =========== You need to modify the above for your specific problem
min_neurons = 5;
max_neurons = 10;
r2_list = {};
For( i=min_neurons, i<=max_neurons, i++,
neural_fits << Fit( NTanH( i ) )
);
For( i=1, i<=(max_neurons-min_neurons+1), i++,
r2_list = Insert( r2_list, ( neural_fits << ( Fit[i] << Get RSquare Validation ) )[1] )
);
best_r2_fit = Loc Max( Matrix( r2_list ) );
For( i=(max_neurons-min_neurons+1), i>=1, i--, // must be backwards because the fit numbers shift as you remove them
If( i != best_r2_fit,
neural_fits << ( Fit[i] << Remove Fit )
)
);이 스크립트는 6 개의 서로 다른 신경 모델을 만들고 유효성 R2를 기반으로 결정을 내려 하나를 선택합니다. 무슨 일이 일어나고 있는지보기 위해 여기 저기에 "쇼"진술을 삽입하십시오.
이것을 다른 방법으로 확장하면 R2 정보 (또는 작업하고자하는 측정 항목)를 추출하는 특정 명령을 찾아야합니다. 이것은 신경 플랫폼에만 해당됩니다. 다른 유형의 활성화 함수의 수를 변경하거나 증폭 등을 원한다면 더 복잡한 논리를 조합 할 수 있습니다.
희망이 있으면 도움이되고 더 궁금한 점이 있으면 알려주십시오.
