In questo caso per DOE ma spero che sia sempre lo stesso intervallo.
Sembra che il generatore interno utilizzi numeri interi da 1 a (2^32)-1 per il valore di ripristino.
Ciao @vince_faller ,
All'inizio, ho pensato che sarebbe stato qualcosa dell'ordine di 1 a (2^19937)-1, perché questo è il periodo del generatore Mersenne Twister utilizzato da JMP. Ma, nonostante alcuni tentativi ed errori ho scoperto i Sembra essere da qualche parte nell'intorno di 1 a un intero a 64 bit. Di seguito è riportato uno script in cui inserisco due modelli neurali con il set di semi e intorno a 9.223.372.036.854.775.295 è dove passo al seme non effettivamente impostato (ovvero, i modelli non corrispondono poiché i set di resistenze differiscono). È interessante notare che non è sempre giusto al 9223372036854775295 che le cose si rompano. A volte è 9223372036854775295+1, a volte è 9223372036854775295 + 1000. Sono confuso da questo, e mi dispiace di non avere una spiegazione del perché; speriamo che lo faccia qualcun altro!
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp" );
seed = 9223372036854775295; //works, i.e., same results for validation
//seed = 9223372036854775295 + 1000; //does not work
Neural(
Y( :sex ), X( :height, :weight ),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Set Random Seed( seed ),
Fit( NTanH( 3 ) )
);
Neural(
Y( :sex ), X( :height, :weight ),
Informative Missing( 0 ),
Validation Method( "Holdback", 0.3333 ),
Set Random Seed( seed ),
Fit( NTanH( 3 ) )
);
Spero che questo aiuti un po'!
@giuliano
